给定环境下稳定开放量子系统的哈密顿量方法

针对耗散已知情况下Lindblad主方程描述的开放量子系统,本文通过哈密顿量的设计实现了系统对于目标平衡态的稳定化.借助相干矢量体系,将矩阵形式下的原始系统模型转换为了一个矢量形式的线性系统,并证明了变换前后系统稳定属性的等价性.通过保证矢量化线性系统模型的稳定性,并使系统的唯一平衡态等于期望的目标态,得到了系统哈密顿量的设计框架.特别地,本文讨论了这两类条件下系统哈密顿量各元素的范围,并指出根据它们的交集即可构成所设计的系统哈密顿量.最后,在一个两能级系统上进行了数值仿真实验,验证了本文哈密顿量稳定化方案的有效性.     

基于两步测量方法及其最少观测次数的任意量子纯态估计

量子状态层析所需要的完备观测次数d~2(d=2~n)随着状态的量子位数n的增加呈指数增长,这使得对高维量子态的层析变得十分困难.本文提出一种基于两步测量的量子态估计方法,可以对任意量子纯态的估计提供最少的观测次数.本文证明:当选择泡利观测算符,采用本文所提出的量子态估计方法对d=2n维希尔伯特空间中的任意n量子位纯态进行重构时,如果为本征态,那么所需最少观测次数memin仅为memin=n;对于包含l(2 6 l 6 d)个非零本征值的叠加态,重构所需最少观测次数msmin满足msmin=d+2l..3,此数目远小于压缩传感理论给出的量子态重构所需测量配置数目O(rd log d),以及目前已发表论文给出的纯态唯一确定所需最少观测次数4d..5.同时给出最少观测次数对应的最优观测算符集的构建方案,并通过仿真实验对本文所提出的量子态估计方法进行验证,实验中重构保真度均达到97%以上.     

BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择

根据已有的BP网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初始权值、学习速率等参数在BP网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一步揭示,使人们从中得到更多的启迪,以便使更多的人能够设计出效率更高、精度更好的神经网络。     

几种消除计算机干扰方法的效果的对比研究

在实际的计算机控制系统中，存在多种形式的干扰或扰动，这些干扰或扰动伴随着系统的动态响应而存在，使得被控对象不能很好地跟踪期望信号或平稳地工作在设定点上。为了得到期望的高精度控制效果，需要结合实际控制系统来分析研究不同干扰的来源及其消除方法。本对一个计算机控制的直流电机随动系统中各种干扰做了分析并提出了几种消除方法，实际电机上的对比实施结果表明这些方法的有效性。     

神经—模糊建模平台的设计与应用

详细论述了采用神经模糊实际建模过程中必须考虑的各种因素，各因素之间的相互影响及关系，以及各不同参数的选择过程，并在Matlab环境下，利用模糊工具箱设计了一个神经－模糊建模平台，给出了一个实际的具体非线性系统建模的应用。     

量子力学系统控制中研究的问题

在介绍了量子力学系统控制的可能性之后，着重分析了量子系统控制中目前正在研究的若干问题进展情况，包括量子位的控制、量子系统的可控性、最优控制、混合态及纠缠态得控制、量子系统仿真。最后指出了进行量子力学系统控制所需要的理论工具。     

LMI在并联机构的奇异性、灵巧度及刚度分析与设计中的应用

通过分析将并联机构的奇异性条件转变成一组线性矩阵不等式（LMI），从而将较复杂的求极值的问题转化为一系列较简单的目标函数具有线性形式的求极值的问题。再根据相应的角度关系，求出机构的全部位形空间的奇异点。另一方面，采用灵巧度下界的倒数以及关节空间刚度矩阵分别用在两个水平轴向上的刚度系数来构成性能指标的参数。通过将求极值问题转变成LMI的标准半正定问题，求解出并联机构的最佳几何学参数。     

运动控制中点到点控制曲线的性能研究

计算了点到点运动控制中能量最优的速度轮廓——抛物线速度轮廓。分析了常用的梯形速度曲线和S型速度曲线。以S型速度曲线为参照对象，分析了三角函数型速度曲线和高阶多项式插值曲线的加速度以及加加速度的特性。     

用于电机中非线性补偿的变参数双模糊控制器

提出了一种设计方法简单的变参数双模糊控制器，分段用于对直流电机中非线性摩擦力补偿与稳态精度的提高上，其控制效果明显好于常规控制器和单模糊控制器。所提方法可推广到变参数多模糊控制器，用来解决其它非线性控制问题。     

量子定位系统中捕获与粗跟踪控制研究

首先推导出经过地面站正上方的卫星运行轨道,以及从地面获取的卫星运行轨迹的空间信号函数;然后对整个捕获和粗跟踪过程的控制系统进行离散型模型的建立;采用分行式螺旋扫描捕获策略进行信号捕获,对电流-速度-位置三闭环粗跟踪控制系统进行控制器设计,并在Simulink环境下,对卫星经过地面站可见区域的4个不同阶段,分别进行信号捕...