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聚合过程具有高度非线性和时变性等特点,参数在线估计有助于聚合过程控制性能和优化效果的改善。滚动时域估计(MHE)方法是一种用于聚合过程参数和状态估计的有效方法。本文提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)的滚动时域估计方法,用于氯乙烯聚合过程机理模型时变参数的估计。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arroval Cost)的近似估算,文中采用2种采样策略来实现抵达成本的自适应计算和更新。将提出的方法应用于氯乙烯聚合过程传热系数的在线估计,并与传统的滚动时域估计方法相比较,体现了该方法的有效性。 相似文献
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针对供水行业水表计量的信息化发展要求,本文在介绍大口径水表远传工作原理的基础上,采用可测倒流的计数装置,将水表信息传送给水表传输端站,利用网络运营商提供的GRPS网络,实现公户水表表字传输到远程抄表系统的数据库中。系统具有倒转预警功能,数据及图表统计等功能。 相似文献
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提出了一种基于灰关联混合蛙跳算法的雷达波形设计方法,以混合蛙跳算法为主体,在局部更
新算子中引入遗传算法的遗传算子,并改进原始蛙跳算法的分组方法,丰富了种群的多样性,同时引入灰关联综合评价法则对适应度函数值加以关联度分析。文中以设计具有低自相关旁瓣和互相关特性的正交多相编码为例,将该算法用于雷达波形设计中。仿真结果表明使用本文算法产生
的波形具备较好的低自相关特性和互相关特性,表明了该算法是有效和可行的。 相似文献
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The problem of the stability of a linear system with an interval time‐varying delay is investigated. A new Lyapunov–Krasovskii functional that fully uses information about the lower bound of the time‐varying delay is constructed to derive new stability criteria. It is proved that the proposed Lyapunov–Krasovskii functional can lead to less conservative results than some existing ones. Based on the proposed Lyapunov–Krasovskii functional, two stability conditions are developed using two different methods to estimate Lyapunov–Krasovskii functional's derivative. Two numerical examples are given to illustrate that the two stability conditions are complementary and yield a larger maximum upper bound of the time‐varying delay than some existing results. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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In this paper, a non-cooperative distributed MPC algorithm based on reduced order model is proposed to stabilize large-scale systems. The large-scale system consists of a group of interconnected subsystems. Each subsystem can be partitioned into two parts: measurable part, whose states can be directly measured by sensors, and the unmeasurable part. In the online computation phase, only the measurable dynamics of the corresponding subsystem and neighbour-to-neighbour communication are necessary for the local controller design. Satisfaction of the state constraints and the practical stability are guaranteed while the complexity of the optimization problem is reduced. Numerical examples are given to show the effectiveness of this algorithm. 相似文献