High‐order sliding mode control design based on adaptive terminal sliding mode

High‐order sliding mode control techniques are proposed for uncertain nonlinear SISO systems with bounded uncertainties based on two different terminal sliding mode approaches. The tracking error of the output converges to zero in finite time by designing a terminal sliding mode controller. In addition, the adaptive control method is employed to identify bounded uncertainties for eliminating the requirement of boundaries needed in the conventional design. The controllers are derived using Lyapunov theory, so the stability of the closed‐loop system is guaranteed. In the first technique, the developed procedure removes the reaching phase of sliding mode and realizes global robustness. The proposed algorithms ensure establishment of high‐order sliding mode. An illustrative example of a car control demonstrates effectiveness of the presented designs. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

淮北平原主要农作物涝渍灾害 损失评估研究

针对淮北平原除涝减灾综合治理与规划中缺乏主要农作物受涝损失调查与评估基础资料的实 际问题,于2010年9月初区域降雨成灾之际,对受涝区进行主要农作物受涝经济损失调查。依据实 地调研成果,通过综合统计分析推求了不同耕地类型不同暴雨强度下的受涝损失率,在此基础上实现 了对淮北平原受涝经济损失的合理评估。     

Haar小波求解线性分数阶微积分方程

分数阶微积分方程的应用逐渐受到广大研究者的重视.论文以Haar小波基函数来逼近线性分数阶微积分方程,通过数值算例的数值解与精确解进行比较,结果表明论文方法是有效的且具有较高的精度.     

Consensus of Fractional‐Order Uncertain Multi‐Agent Systems Based on Output Feedback

This paper is devoted to the consensus protocol design for a set of agents with fractional‐order uncertainty dynamics where the fractional order α satisfies 0 < α < 2. For multi‐agent systems (MASs) with fixed undirected topology, a distributed static output feedback protocol is proposed with an undetermined system matrix. Based on model transformation and fractional‐order stability theory, sufficient conditions are derived to ensure the consensus of MASs in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a simulation example is employed to validate the effectiveness of the proposed consensus protocol.     

基于径向基神经网络的分数阶混沌系统控制

针对分数阶混沌系统的控制问题,提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的控制方法．利用RBF 神经网络对混沌系统的非线性进行补偿,并且神经网络的权值可以通过调整律在线调整．在有参数干扰和外部扰动 的情况下,所设计的控制器仍能使得控制误差渐近收敛到零．以分数阶Liu 混沌系统为例施加控制,仿真结果验证 了该方法的有效性和鲁棒性．     

基于特征参数归一化的鲁棒语音识别方法综述

目前,自动语音识别系统往往会因为环境中复杂因素的影响,造成训练环境和测试环境存在不匹配现象,使得识别系统性能大幅度下降,极大地限制了语音识别技术的应用范围。近年来,很多鲁棒语音识别技术成功地被提出,这些技术的目标都是相同的,主要是提高系统的鲁棒性,进而提高识别率。其中,基于特征的归一化技术简单而有效,常常被作为鲁棒语音识别的首选方法,它主要是通过对特征向量的统计属性、累积密度函数或功率谱的归一化来补偿环境不匹配产生的影响。该文主要对目前主流的归一化方法进行介绍,其中包括倒谱矩归一化方法、直方图均衡化方法以及调频谱归一化方法等。     

ECO布局中的电源线/地线网络局部SOR分析方法

供电电压直接决定芯片性能,在IC设计的各个阶段考虑供电电压约束具有重要的意义.受制于电源线/地线(P/G)网络分析的高复杂性,尽管供电电压已成为布图规划设计中的一个设计约束,但目前在布局设计中还未考虑供电电压约束.有别于ICCG,SOR等经典的全局分析算法,提出了一种局部的连续过松弛方法(SORPECO),并在ECO布局过程中对P/G网电压约束进行高效的分析.基于前一个布局的P/G网电压分布,针对ECO试探布局中某些轻微设计变动,SORPECO只需对这些设计变动的局部变化周边区域进行松弛,以更新P/G网电压分布.受益于P/G网络分析的局部性,SORPECO拥有局部、高效和高精度等优点.实验结果表明,与通常用于布图规划的传统高效的ICCG算法相比,SORPECO不仅精度损耗几乎可以忽略(最大误差0.062%),而且可以加速2个数量级.     

分功率因数电能表的设计

设计了一种分功率因数电能表。该电能表是采用实时功率因数调整电费方法的一种新型电子式电能表,目的是解决目前所使用的月平均功率因数法不能真实反映用户实时功率因数的缺陷,并利用经济杠杆的手段激励用户改善功率因数,从而达到提高电网运行质量的目的。     

Ehrenfeucht-Fraïssé games in finite set theory

In this article, with Ehrenfeucht-Fraïssé games we prove that Δ₁≠Δ₀ on BFR, which implies Δ≠Δ₀ on BFR, and thus solve an open problem raised by Albert Atserias in his dissertation (Δ₀,Δ₁,Δ are fragments of first order logic and BFR is a class of finite sets which in essence is equivalent to a class of finite pure arithmetic structures with built-in BIT predicate).     

基于灰色模型的汽车保有量预测

根据某地区相关的统计数据,运用多元回归分析法,对该地区影响私人汽车发展的主要因素进行分析,对其保有量的发展趋势做出科学判断。然后,运用灰色系统理论,建立了该地区私人汽车保有量的预测模型GM(1,1)模型及其修正模型,找出其中的相关性和函数关系,从而对该地区私人汽车保有量进行定量的分析和预测。