集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

一种基于C／S模式的分布式数据库系统及其排队模型

本文介绍了一种分布式数据库服务器的构成及工作模型,为其建立了排除模型,并进行了数学解析。     

一种新型宏模块和标准单元的混合模式布局算法

本文针对包含有宏模块和标准单元的超大规模集成电路布局问题, 提出了一个新的混合模式布局算法MMP.该算法综合应用了自底向上的结群策略,数学规划和Slicing划分等技术.MMP算法可以对宏模块和小单元同时求解,算法稳定性好,实用性强,不但求解质量高,而且运算速度快.我们对一组来自工业界的设计实例进行了测试,实验结果表明,MMP是非常实用而高效的.     

基于时频分析的Lamb波散射源定位方法研究

针对Lamb波损伤定位中频散效应对定位精度的影响,提出了基于时频曲线和椭圆定位法的Lamb波散射源定位法.利用经验模态分解(EMD)法把散射信号分解成有限个窄带信号分量,再采用改进的连续小波变换(CWT)求出每个信号分量的时频曲线,叠加形成整个信号的时频曲线,实现对不同频率成分波达时刻的准确判别.利用椭圆定位法获得对应于散射信号中一系列频率成分的定位结果,最终由这些多组定位的综合判定损伤位置.在铝板结构上的测试结果表明,在频散较严重的A0模式低频段,该方法求出的时频曲线较细致,损伤位置定位较精确,能有效排除偶然因素对最终结果的影响.     

全固态单纵模593.5 nm和频激光器

利用法布里-珀罗(F-P)标准具选频实现了单纵模593.5nm激光和频输出。采用单块Nd:YVO₄晶体,通过对谐振腔输出镜膜系的设计与优化,在两镜线性腔中实现了稳定的1064nm与1342nm双波长振荡。放入I类位相匹配和频晶体LBO进行腔内和频时,抽运功率为2W可获得52mW的593.5nm橙黄色激光输出,但输出光束噪声较大,其RMS噪声为6.8%。在腔内加入400μm厚熔融石英标准具进行选频,实现了单纵模593.5nm激光输出,单纵模线宽为600MHz,输出功率为34mW,RMS噪声降为0.3%,实现了低噪声输出。实验结果表明,在和频过程中,利用一块标准具对两个波长同时进行选频是获得单纵模和频光的有效方法。     

脊槽波导主模截止特性研究

为了研究脊槽波导主模截止特性,采用亥姆霍兹方程的有限差分格式,计算在窄边与宽边比为0.45、槽的高度与窄边比为0.4的条件下,脊槽波导中脊和槽的几何尺寸在中间位置连续变化时的归一化截止波长。并且计算了当脊宽为0、脊槽间距为窄边长度加槽高度,即脊槽波导的脊消失,成为单槽波导的归一化截止波长。并将计算结果与单槽波导和单脊波导的进行对比。结果表明,脊槽波导的截止特性较单脊波导和单槽波导更加良好。     

基于EMD和支持向量数据描述的故障智能诊断

针对数据维数过高导致的支持向量数据描述的分类结果不理想的问题,提出了一种基于经验模式分解特征提取和支持向量数据描述的故障智能诊断方法,将提取实测信号经经验模式分解后的各基本模式分量的能量作为信号特征,进行支持向量数据描述分类器的训练和分类。滚动轴承故障智能诊断实例表明,该方法可以有效提取信号的故障特征,降低数据维数,提高单值分类在故障智能诊断中的准确性。     

浸泡–风干循环作用对砂岩变形及破坏特征影响研究

水库正常运营后,库水位将按计划周期性的上升或下降,浸泡–风干循环作用将导致库岸边坡变幅带岩体性质逐渐劣化,进而影响库岸边坡的稳定性,基于此,设计了考虑水压力升、降变化的砂岩浸泡–风干循环作用试验,重点研究了砂岩试样的变形及破坏特征。研究结果表明：水压力升、降变化和浸泡–风干循环作用对岩样造成了不可逆的渐进性损伤,在循环作用过程中,砂岩试样的应力–应变曲线逐渐变缓,压密段长度逐渐变长,弹性变形段的斜率逐渐减小,弹性模量逐渐降低,屈服阶段也逐渐变长,试样达到峰值强度时对应的轴向应变逐渐变大,试样的剪切破坏角有逐渐变小的趋势。应力–应变曲线的变化显示岩样有明显的“变软”的趋势,而且,浸泡–风干循环次数越多,岩样的损伤越严重。研究成果对于把握库岸边坡库水消落带岩体变形、破坏规律具有较大的参考价值,为库岸边坡的长期稳定性分析提供了有益的依据。     

一种永磁同步电机宽速域无传感器系统的控制策略

设计了一种改进型滑模观测器(SMO)实现永磁同步电机(PMSM)无传感器宽速域控制。使用反电动势观测器替代低通滤波器,避免了转子位置信息滞后的问题。在定子电流计算中引入随转速自适应调节反馈系数的反电动势反馈,减小了系统抖振,使宽速域下转子转速和位置估计更加精确。采用锁相环技术(PLL)来抑制高频信息,提取出准确的转子位置。基于d SPACE搭建了PMSM的快速控制原型试验平台,对无传感器控制系统进行了稳态和动态试验,结果验证了该算法的有效性。     

支持向量机和BP神经网络在水轮发电机轴承故障诊断中的应用

支持向量机（SVM）与BP神经网络相比各有优缺点,通过对支持向量机和BP神经网络在水轮发电机滚动轴承故障诊断中的仿真实验,来对比两者在轴承故障诊断上的泛化能力。首先通过应用经验模态分解（EMD）的方法将轴承振动信号进行分解,得到本征模函数（IMF）,再将IMF的平均能量值作为故障特征向量。将这些特征向量作为支持向量机和BP神经网络的学习样本。经过仿真研究结果表明,在小样本集的前提下,支持向量机在轴承故障诊断中的精确度不但受样本数量变动的影响较小,准确度也高于BP神经网络,具有较强的泛化能力。对水轮发电机滚动轴承故障诊断模型的应优先考虑选择SVM。