不确定线性中立型时滞系统鲁棒镇定

考虑了一类同时具有状态和输入时滞的中立型不确定线性系统在状态反馈控制律作用下的鲁棒镇定性,通过构造Lyapunov函数,得到了相应闭环系统渐近稳定的充分条件,并利用Schur补引理将其化为线性矩阵不等式,仿真示例表明控制律设计的有效性,且易于求解.     

基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量二次估计算法

针对射频识别技术(RFID)系统中现有标签数量估计算法存在的估计误差大、识别时延长、时间复杂度高的问题,该文提出一种基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量2次估计算法(TLNEGC).首先根据碰撞因子与碰撞时隙比例的关系建立碰撞模型,采用高斯函数对碰撞模型中的离散数据点进行拟合逼近获得高斯估计模型;然后利用高斯估计模型...     

一种改进的自适应多元变分模态分解轴承故障信号特征提取方法

针对实际工程中轴承信号的非线性和非平稳性,提出一种自适应多元变分模态分解算法。多元变分模态的分解效果主要与本征模态数k和惩罚参数α相关,为了解决人为经验参数设置对多元信号分解结果的影响,一种自适应的信号分解算法被提出。具体内容如下:首先将混合灰狼算法与多元变分模态分解算法相结合,提出最小模态重叠分量指标,将其作为适应度函数来寻求(k, α)的最优解,按照最优解对多元信号进行分解,提取故障特征。采用仿真信号和实际数据来验证所提方法的有效性和准确性,通过与多元经验模态分解、级联变分模态分解的对比分析,验证该算法在滚动轴承故障特征提取方面的高效性和实用性。     

基于分层潜在语义驱动网络的事件检测

事件检测旨在检测句子中的触发词并将其分类为预定义的事件类型. 如何有效地表示触发词是实现该任务的核心要素. 目前基于表示的方法通过复杂的深度神经网络来学习候选触发词的语义表示,以提升模型性能. 然而,其忽略了2个问题：1）受句子语境的影响,同一个触发词会触发不同的事件类型;2）受自然语言表达多样性的影响,不同的触发词会触发同一个事件类型. 受变分自编码器中隐变量及其他自然语言处理（natural language processing,NLP）任务中分层结构的启发,提出基于分层潜在语义驱动网络（hierarchical latent semantic-driven network,HLSD）的事件检测方法,通过句子和单词的潜在语义信息来辅助缓解以上2个问题. 模型从文本表示空间中分层降维到新的潜在语义空间,探索事件宏微观语境中更本质的影响信息. 首先,通过BERT对候选句子进行编码,得到句子的表示和句子中单词的表示;其次,设计一个双重的潜在语义机制,并采用VAE挖掘句子和单词级潜在语义;最后,从不同粒度的上下文角度,提出采用一个由粗到细的分层结构来充分使用句子和单词的潜在信息,从而提升模型的性能.ACE2005英文语料库上的实验结果表明,所提方法的F1值在事件检测任务上达到了77.9%. 此外,在实验部分对以上2个问题进行了定量分析,证明了所提方法的有效性.

     

观测器型H∞控制器设计的LMI方法

观测器型控制器由于其结构简单和物理意义明确而受到广泛重视.在假定控制器为一般的动态补偿器情况下,利用LMI技术解H∞控制器使得未知参数较多且求取过程复杂.现利用LMI技术研究观测器型H∞控制器,则控制器参数可通过三个LMI即可获得,这个LMI组的适定性问题用现有的工具软件即可确定.     

异型材拉拔模具设计的变分方法

采用了变分法原理,对异型材拉拔模具设计的方法进行了研究．初步实践表明,拉拔模具设计采用变分的方法可应用计算机进行辅助设计,是简便、易行的方法,已成功地用于梅花轴形件的拉拔模具设计     

与Tychonov不动点定理相关的几个结果

给出了两个拓扑向量空间的乘积空间上截口定理,极小极大不等式及一个推广的不动点定理.指出这3个形式不同的结果与Tychonov不动点定理是相互蕴含的.并且用截口定理直接证明了多值映射的一个重合定理.     

含观测器的非线性控制系统的实用稳定性

含观测器的非线性控制系统的实用稳定性胡刚（广东工学院基础部广州５１００９０）关键词：观测器,实用稳定性,偏差区域,Ｓｃｈｗａｒｚ不等式１引言文［１］明确地提出了实用稳定性的概念．由于实用稳定性的现实意义,许多学者对它的理论及应用进行了大量的研究工作,...     

无约束物体动力学普适方程的变化导出

用张量形式通过变分原理导出了无约束物体的动力学普适方程.该方程简化后可得到刚体动力学方程和弹性变形体动力学方程.普适方程用于分析运动物体考虑其变形或由刚体和变形体组成的混合系统的动力学问题是方便的.     

基于参数优化VMD和TET的柔直线路单端故障测距方法

单端行波故障测距方法在考虑频变波速影响时需要提取故障行波时频域特征,但现有方法存在时频分辨率较低、波头识别困难和波速计算不准确的问题。为此,提出一种基于参数优化变分模态分解(variationalmode decomposition, VMD)和瞬态提取变换(transient extraction transform, TET)的单端故障定位方法。首先,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化VMD参数,提取含有故障特征的高频模态分量。然后,对该模态分量进行瞬态提取变换,通过去除短时傅里叶变换中模糊的时频能量,保留与信号瞬态特征密切相关的时频信息,得到故障行波时频域全波形。最后,在故障行波全波形中提取主频分量并标定初始波头与第二反射波头,通过计算主频分量下的波速度,结合行波定位方法实现单端故障测距。在PSCAD/EMTDC中搭建四端柔性直流电网的仿真结果表明,所提算法对过渡电阻和噪声具有较强的耐受性,即使在较低采样率下也能实现准确的故障定位。