基于模糊熵的核电站瞬态识别方法

为保障核电站安全经济运行,需及时准确地识别核电站出现的异常。本文通过处理关键变量的时间序列数据,对瞬态过程进行识别：利用模糊熵度量时间序列复杂度的能力,判断系统是否处于正常状态;进而利用互模糊熵度量两时间序列相似度的能力,对出现的瞬态进行类型识别。利用模块式高温气冷堆核电站仿真机的数据验证了本方法的可行性和有效性,结果表明本文方法可有效进行瞬态识别,且不需复杂的训练过程。     

非线性广义系统的右可逆性

研究了广义非线性系统的右可逆性,给出构造性的求逆算法以克服以往结果中需求解非线性方程组的困难,从而使得求逆算法对任意足够光滑的非线性广义系统皆为可行.     

某薄壁壳体收带工艺改进

分析了弹体收带工艺产生的变形问题,理论计算弹带收带所需挤压力,确定收带弹体变形产生的原因,通过改进收带工艺和夹爪结构、优化调整收带芯子与弹体内膛配合间隙,减少了薄壁弹体收带变形,降低了收带废品率,保证了薄壁弹体收带质量,节约了生产成本.     

基于模糊神经网络的5连杆双足机器人混杂控制

针对双足机器人单脚支撑期控制问题, 提出了一种新型的模糊神经网络混杂控制方法. 该种方法结合了模糊神经网络、H_∞ 控制及逆系统方法的优点. 应用了一种新的多层模糊CMAC神经网络对系统进行逼近, 一方面将模糊神经网络的构造误差看作系统的干扰, 利用H_∞ 控制对干扰进行抑制. 另一方面利用模糊神经网络对系统模型进行逼近, 为逆系统的构建和H_∞ 控制率的设计提供了有效的系统信息. 并证明了在采用本文提出的模糊神经网络和自适应算法后可以抑制 L₂ 增益.     

基于近似模型的多层模糊CMAC自适应非线性控制

针对非线性离散时间系统的控制问题,提出了一种基于近似模型的多层模糊CMAC自适应控制方法.采用多层模糊CMAC对非线性函数进行逼近,并提出了一种新的神经网络学习算法来保证权值的有界性.由于无需满足PE条件,所以文中提出的方法对于离散时间系统的神经网络控制问题具有实际价值.     

一种固定时间收敛模型参考终端滑模控制方法

针对一类具有模型不确定性和外部扰动的时变非线性系统, 基于模型参考控制方法, 设计了具有固定时间收敛特性的终端滑模控制器. 首先, 提出一种带有输入饱和限幅和补偿信号滤波的模型参考控制结构; 然后针对广义误差信号, 采用新型终端滑模面设计了补偿控制器, 较好地平衡靠近和远离平衡点的收敛速度. 基于李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性和固定时间收敛特性, 并给出了收敛时间上界. 最后将该方法应用到含有极限环的非线性系统跟踪控制中, 仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于Hamilton函数方法的多机多负荷电力系统分散励磁控制

采用Hamilton函数方法研究了多机多负荷电力系统的励磁控制问题. 首先, 通过预置状态反馈完成了系统的耗散Hamilton实现. 然后, 基于该耗散实现形式设计了非线性分散励磁控制器, 分析了闭环系统的稳定性. 该控制器能充分利用系统内在的功率平衡特性. 仿真结果验证了控制策略的有效性.     

一种基于EBS的无线传感器网络动态密钥管理方法

设计安全合理的密钥管理方法是解决无线传感器网络安全性问题的核心内容。基于Exclusion Basis System (EBS)的动态密钥管理方法由于安全性高,动态性能好,节约存储资源,受到了广泛关注。但同时存在共谋问题,即对于被捕获节点通过共享各自信息实施的联合攻击抵抗性较差。针对这一问题,该文利用一种特殊形式的三元多项式(同化三元多项式)密钥取代EBS系统中的普通密钥,并在分簇式的网络拓扑结构基础上,设计了一种基于EBS的无线传感器网络动态密钥管理方法。仿真与分析结果表明,相比于采用普通密钥或是二元多项式密钥的方法,该文方法不仅可以有效地解决共谋问题,提高网络对被捕获节点的抵抗性,而且显著减低了更新密钥过程中的能量消耗。     

三相有源电力滤波器不定频滞环电流控制研究

为改善传统滞环电流控制方法中开关损耗及开关频率过大的问题,对三相并联型有源电力滤波器的电容中点式主电路及工作原理进行分析,提出一种基于电压空间矢量脉宽调制的不定频滞环电流控制方法,该方法能够有效降低平均开关频率,减小误差电流.利用Simulink进行了系统仿真分析和实验,并对不定频滞环电流控制算法及滞环电流比较算法进行...