基于模型参考自适应Smith预估器的反馈式AGC厚度控制系统

针对具有纯时间延迟特性的反馈式AGC(automatic gauge contro1)系统,利用Smith预估器对纯时间延迟具有补偿作用的原理,建立了模型参考白适应Smith预估器反馈式AGC控制系统模型,给出了控制系统结构.推导了自适应调节律和设计算法,结合预估器模型,计算得到轧件出口厚度偏差值的表达式.仿真结果表明,模型参考自适应Smith预估器反馈式AGC系统对铝薄板带材轧制出口厚度偏差控制具有很好的控制效果,解决了反馈式AGC厚度控制由于纯时间延迟特性对控制性能产生很大影响的问题,消除了出口厚度波动现象,响应速度加快,可以满足高精度铝薄板带材轧制生产的控制要求.     

有机磷水解酶生物传感器载体固定化酶的研究

有机磷水解酶（OPH）传感器作为检测农产品中农药残留的新型检测装置,其酶的固定化对OPH传感器的灵敏度和稳定性有重要的影响。研究了几种酶固定化载体、孔径大小、固定方式、固定方法（试剂组成）对传感器pH值的影响。结果显示：采用孔径为0.45μm的硝酸纤维素膜制备固定化酶片的pH值要大于其余几种;采用浸泡方式制备固定化酶片的pH值明显大于传统的滴定法;采用牛血清白蛋白（BSA）、戊二醛交联固定的效果优于酶直接吸附法和BSA固定法,且当戊二醛体积分数为2.5％,BSA为10％时,酶固定化效果最好。     

一种共性服务接入与集成方法

随着互联网的高速发展,各领域企业的信息化程度越来越高,快速开发高质量、易维护的企业业务信息系统是必然的趋势.由于不同企业在搭建业务信息系统时存在一些十分相似的功能需求,为了高效而有保障地满足信息化系统的建设,信息系统的开发人员选择使用第三方企业开发的服务并以松耦合的方式整合其共性服务的开发.开发人员从而可以将更多的精力投入于其核心商业逻辑的构建.然而,众多的基于第三方提供的各种服务给系统开发人员带来了适配难、质量无保障等困难,极大地阻碍了业务信息系统的建设.针对上述问题,提出了一种业务信息系统共性服务接入与集成方法.该方法集成了搭建业务信息系统所共性需求的各种第三方共性服务,为各领域、各行业的业务信息系统提供具有统一接口格式的、可互联互通的,且支持服务保障和服务运营支撑功能的可定制集成服务的共性服务基础设施.详细阐述了该方法的功能、结构与特点,提出了一种共性服务组合流程抽象描述语言以系统地描述与开发,并举例深入阐述系统的特点.     

实视图选择研究

定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.     

面向大规模实时流媒体的应用层组播方案

提出一种基于集中控制与分布式自组织相结合应用层组播方案:CD-Media.这种多层次的、稳定的组播方案在上层由能力较强且稳定的专用服务器组成星形结构,并由它们集中控制下层Mesh结构和组播树的构造与维护.下层应用层拓扑采用分布式的自组织协议.该方案分超节点、Cluster和组播岛3个层次,它们共同组成一棵组播树.这种“分层”、“分群”的思路提高了可扩展性,最大化提高网络可支持的用户数量,降低了成本,非常适合网络电视这种单源准实时应用.此外,为解决网络电视对稳定性要求高和应用层网络动态变化大之间的矛盾,Cluster内的应用层组播成员间采用全连通的Mesh结构,在此基础上由超节点集中计算组播树.CD-Media还将应用层组播与网络层组播相结合,充分发挥两者的优势.实验评价了CD-Media的性能,并与已有算法进行比较,结果显示该方案具有明显的优点.     

具有QoS保证的服务资源联合分配与管理

提出一种具有QoS保证的资源管理系统架构,理论分析表明,该系统架构能够较好地适应资源的动态性;其次将服务资源联合分配问题归化为MMKP(multiple-choice multiple-dimension knapsack problem)问题,并提出两种资源联合分配算法:最优解算法RA_BBLP和启发式算法RA_MHEU,实验结果表明,RA_BBLP保证求得最优解,可作为其他算法的参照系,而RA_MHEU收敛速度极快且所求出的解集接近最优,是一种理想的资源联合分配 算法.     

刚体航天器姿态跟踪的高阶滑模控制器设计

针对存在参数不确定性和外加干扰的刚体航天器的姿态跟踪控制问题,提出一种基于高阶滑模的姿态跟踪控制方法．首先介绍高阶滑模控制的基本原理,并建立基于修正罗德里格参数描述的航天器数学模型;然后采用李雅普诺夫第２法推导出高阶滑模姿态控制律．理论分析和仿真结果均表明,该方法能够有效消除系统抖振,实现航天器姿态跟踪的精确定位,并且系统具有全局稳定性和鲁棒性．     

基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制

通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLSSVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.     

连续时间T-S模糊系统的一种二次镇定方法

模糊隶属函数是模糊系统的重要组成部分,在系统镇定中考虑其结构和参数信息可以减少结果的保守性.为此,针对连续时间T-S模糊系统的二次镇定问题,提出一种新的放松二次镇定条件.运用一种有效的附加变量引入方式将隶属函数乘积界这一信息更好地纳入系统的镇定条件中,得到了比以往文献保守性更小的结果.所有结果均以线性矩阵不等式形式给出.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.