一种基于自调整因子模糊——PID复合控制器的设计

提出一种基于自调整因子模糊——PID复合控制器，并利用Matlab仿真软件分别对PID控制、自调整因子模糊控制、基于自调整因子模糊——PID复合控制器进行了仿真研究。     

主控器正反作用的简易判别式

提出了一种用于选择、判别串级控制系统中主控制器正反作用的简易判别式。     

一种求取闭环脉冲传递函数的简易方法

提出了一种求取闭环采样系统脉冲传递函数的简易方法，该方法是在求出对应的连续系统传递函数的基础上，再利用采样开关在采样系统中的位置进行求解，具有简便、易掌握的特点，为求取采样闭环脉冲传递函数提供了方便。     

基于Smith预估的FNNC-PI复合控制器研究

针对工业过程中常见的大纯滞后现象，提出了一种由模糊神经网络控制（FNNC）与传统PI相结合的复合控制器（FNNC-PI）。由该控制器构成的改进Smith预估补偿控制器（Smith-FNNC-PI），将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络具有的较强自学习能力以及传统PI控制的优点融为一体。仿真结果表明：提出的控制策略对模型匹配和失配都具有较强的鲁棒性、稳定性，并在动静态特性及抗干扰性等方面具有很好的控制品质。     

热定型机的神经网络优化模糊-PID控制研究

热定型机的温度是复合管材生产过程中的重要参数，往往需要精确控制。由于该温度对象具有滞后特性，采用传统的PID控制、模糊控制或神经网络控制等单一的控制策略效果并不十分理想。本文提出了神经网络优化模糊一PID控制，并进行了相应研究，研究结果表明，该控制方法在超调量、调节时间、稳态偏差等控制性能指标上比传统的PID和单一的智能控制具有较好的效果。     

后进生心理探究与转化策略

新课改理念下的"一切为了每一个学生的发展",从真正意义上提出了教育能否面向全体学生的问题。实施全面的素质教育,后进生的转化工作是重点之一。本文从关注个体,制定后进生转化策略等方面对这一问题进行了探讨。     

基于注意力机制循环神经网络的液体火箭发动机故障检测

针对液体火箭发动机主级段工作过程,采用多变量非线性时间序列分析理论,在两级注意力机制循环神经网络（Dual Stage Attention Based Recurrent Neural Networks,DA-RNN）的基础上,提出一种新型时序分析工具——卷积两级注意力机制循环神经网络（Convolutional Dual Stage Attention Based Recurrent Neural Networks,CDA-RNN）,从而建立故障趋势预测模型。通过对预测残差进行自相关性分析并定义故障置信概率,提出了故障检测量化依据。利用发生微弱故障的热试车数据进行验证,结果表明,CDA-RNN模型对非稳态工作段微弱故障多参数检测具有良好鲁棒性,该方法十分有效,具有直接应用价值。     

内源性物质对不同品种大米淀粉消化性的影响

近年来培育出了低高血糖生成指数（GI）大米品种,但是其产生低GI作用机理并不明确,内源性非淀粉物质作为大米关键成分,对不同GI大米淀粉消化率的影响值得探讨。本研究以典型的两种不同GI大米作为研究对象,探究了去除内源性非淀粉物质对大米淀粉体外消化性、理化性质和微观结构的影响。结果表明,对于低GI品种,蛋白质和膳食纤维的去除显著促进了淀粉消化,使最终消化率提升了7.37%~13.28%,但高GI品种的内源性非淀粉物质对于淀粉消化性的影响并不显著。在理化性质上,蛋白质和膳食纤维的去除将淀粉的膨胀力显著提升至17.83±0.30g/g~13.44±0.27g/g,显著改变了米粉的糊化特性和热力学特性,从而使其更容易糊化和消化。在微观结构上,去除蛋白质和膳食纤维使淀粉颗粒结构减小了3~8 μm,蛋白质、膳食纤维和淀粉的相互作用提高了米粉的有序度和聚集结构。     

从烟叶中提取果胶的实验初报

从烟叶中提取果胶的实验初报李光水胡建军薛薇张旭李光水．合肥经济技术学院加工工艺系２３００５２合肥市徽州南路２２５号；胡建军．郑州烟草中专学校教务科４５０００８郑州市北林路７号；薛薇．合肥经济技术学院９７届毕业生；张旭．蚌埠卷烟厂科研所２３３０１０安徽...     

永磁同步电机分数阶智能积分调速控制

永磁同步电机是一个多变量、非线性、强耦合的系统,对外界扰动及内部参数变化非常敏感。为改善其调速系统的动、静态性能,提高系统鲁棒性,提出了一种新的调速控制方法—分数阶智能积分控制策略。该控制策略是将比例作用与分数阶智能积分作用相结合,构成了分数阶智能积分控制器(PⅡλ)。相对于PI控制器,分数阶智能积分控制器可以获得更好的控制效果。仿真试验结果表明,分数阶智能积分控制器不仅能够快速、精确地跟踪给定速度,而且对负载扰动及参数变化具有更好的抗扰性和鲁棒性。