多主体建模方法在舰船任务系统中的应用

针对典型船舶信息系统仍然是由若干孤岛组成的现状,利用任务环境描述语言(task analysis,environmental modeling and simulation,TAEMS)将多主体系统(multi-agent system,MAS)自主性、反应性和协作性特点体现在实际建模过程中,通过引入MAS协同机制,并利用通用部分全局规划(generalized partial global planning,GPGP)在全船层面探讨了以任务为驱动的系统架构方法,为建立基于任务的舰船平台体系结构奠定了基础.实例表明,基于Agent相互关系的定量任务表达方法为舰船任务系统建模提供了可行的解决途径.     

多新息在特征模型网络控制系统的应用与仿真

针对网络控制系统存在时延和丢包,控制器设计困难等问题,利用变递推间隔多新息最小二乘辨识算法可以克服坏数据、计算量小的优点,结合特征模型在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,将两者首次结合并运用在了网络控制系统中.最后以直流电机为例,用Truetime仿真工具箱对网络控制系用进行了仿真研究.仿真结果表明,运用了变递推多新息最小二乘法特征模型的网络控制系统稳定性更强.     

高泳透力电泳漆现场工艺的开发与应用

对从普通电泳涂料切换至高泳透力电泳涂料的过程进行实验室模拟后在现场予以实施,介绍了工艺开发、工艺验证和试生产的整个过程,证实了高泳透力电泳涂料具有高防腐性能、低成本等特点.     

复杂情况下相遇段图像判读处理方法研究

光学测量是获得外弹道参数的主要途径，而光电经纬仪的摄影胶片图像和CCD摄像机的视频图像的处理是始终未能很好解决的问题。文中首先介绍分析了这两类经纬仪的拍照成像原理，创造性地将微分思想用于时间分割，从而实现时间片段内对弹目图像数据加以处理，并从大量的实际任务中抽象出各种典型的相遇段图像模型加以具体分析处理，对复杂情况下相遇段弹目参数进行处理，使得计算相遇段坐标、最小脱靶量等重要武器参数误差小于0．1m。     

无双端会话检测回声抵消系统

提出一种无双端会话检测自适应回声抵消系统,这种系统突破了当前自适应回声抵消器必须进行双端会话检测的限制。仿真结果表明这种无双端会话检测回声抵消器在所有工作模式下均能取得理想的回声抵消效果。     

板带热连轧机活套控制系统优化

针对板带热连轧机传统活套控制策略不能满足实际生产需求的问题,给出活套电机力矩的计算方式和采用电流反馈信号的张力检测方式,提出基于软接触控制、防甩尾控制和流量补偿功能的活套优化控制策略。将优化后的活套控制策略应用于热连轧生产线,结果表明,对于3.0mm×520mm规格的带钢,活套角度波动范围可控制在±2°之内,活套电流在设定值的±5%波动,头部厚度偏差±40μm范围内厚度精度命中率能够达到98.7%,宽度偏差0~4mm范围内厚度精度命中率能够达到96.9%,带钢头尾尺寸精度显著提高。     

热轧带钢超快冷模型及自适应控制系统的研究和开发

 超快冷技术是用新一代TMCP工艺理念开发低成本高性能钢铁材料的核心。热轧板带钢轧后工艺控制点温度的控制精度是保证带钢性能和质量的关键因素。基于前期开发的装备和工艺建立了超快冷自适应控制系统模型,并对模型的自适应功能进行了研究,旨在进一步提高轧后工艺控制点温度的控制精度。通过对模型结构的优化设计、模型自学习控制策略的研究及模型自学习系数加权平滑的处理,增强了模型自适应功能。该控制系统已经成功应用于热轧板带钢生产线。现场实践表明,该系统轧后工艺温度控制达到了较高的精度,为产品质量的提高及新产品的开发提供了有力的保证。     

一种窄带主动噪声控制系统次声学路径建模技术

本文针对最大长度序列相关(Maximal Length sequence Correlation，MLc)建模技术在窄带主动噪声控制系统次声学路径建模的应用中，系统性能易受窄带信号影响这一不足，提出了一种改进的MLC(MMLC)次声学路径建模技术。具体地说就是采用一个自适应预测滤波器来预测和消除MLC技术中的窄带干扰，并用一个补偿滤波器来修正由预测误差滤波器引起的训练信号成分失真。计算机仿真表明，MMLC算法能有效克服窄带主动噪声控制系统次声学路径建模的窄带信号影响，具有较高的建模精度。     

基于X10协议的两线式调光模块

X10协议是一种国际通用的智能家居电力载波协议.基于这种协议的产品大体分为3类: 向电力线上发射X10控制信号的发射器系列、接收X10信号并执行相应操作的接收器系列,以及系统保障设备系列.其中,接收器系列的产品又分为两线式和三线式.两线式接收器在供电及信号处理上比三线式要难得多,但相比于三线式,它无需重新布线,使用方便,可与普通开关互换,因而市场前景更为良好.本文设计了一种廉价、可靠的两线式接收器.     

基于神经网络集成的洪灾损失快速评估(英文)

针对传统洪灾损失评估存在精度低、速度慢等问题,首先提出基于神经网络集成的洪灾损失评估方法技术路线;其次,以鄱阳湖区某县为研究对象,运用层次分析法对影响该研究区域的洪灾损失评估指标进行分析和提取,并对影响因子的权重进行分配;然后,研究神经网络集成模型的个体生成和结论生成的实现方法,并利用C#编程语言和AForge.NET开源框架下的神经网络类库搭建一个能快速构建神经网络集成模型的程序;最后,对该方法进行应用,并将评估结果与实际统计的洪灾损失值进行对比分析,验证该评估方法的可行性,从而为洪灾损失评估提供一种新的方法。