超声波电动机二输入Hammerstein非线性建模

为给超声波电动机多变量控制系统的设计与分析提供必要基础,建立超声波电动机二输入Hammerstein非线性模型。将模型的静态非线性环节设计为Gauss函数,更准确地表述超声波电动机的非线性特性。采用改进差分进化算法,进行模型参数辨识,给出优化算法参数值的调试方法,以保证建模过程的有效性。模型计算结果与实验数据的对比表明,该模型精度较高,建模方法有效。     

神经网络在配电网络可靠性分析中的可行性分析

在常规的配电网络可靠性分析中,需要对网络的结构进行详细的分析并计算,结果精确但耗时多。神经网络具有计算速度快的特性,能为复杂问题提供一个相对简单的解决方案。为了在配电网络可靠性分析中迅速得出准确的结果,使用神经网络方法对配电网络做出模型,针对可靠性指标对模型进行训练、仿真,将得出的结果和准确结果进行比较,判断使用神经网络方法在配电网络可靠性方面的可行性。结果表明,引入神经网络方法在保证准确度的基础上有效地提高了可靠性计算的速度。     

鸭儿芹总黄酮提取及含量测定研究

本文建立了鸭儿芹总黄酮含量测定的分光光度法,研究了黄酮提取的最佳工艺条件。结果表明:鸭儿芹总黄酮含量为4.47%,以芦丁为标准品所建立的鸭儿芹总黄酮含量的测定方法简便可行,重现性好。采用单因素和L9(34)正试实验设计对鸭儿芹总黄酮提取工艺进行了研究,得出鸭儿芹总黄酮最佳提取条件为:乙醇体积分数70%、温度70℃、料液比(g/ml)1:20、提取时间1.5h、提取3次。     

基于GAP的分布式实验室数据安全系统

实时交换型GAP技术是一种新型网络隔离技术,正获得越来越多的重视与应用.本文针对分布式实验数据安全问题多层次、分布性、实时性的特点,提出一个基于GAP的"安全区域"解决方案.然后阐述方案的关键技术,并给出方案的实现方法.     

超声波电机离散采样迭代学习逆控制

以离散采样的超声波电机迭代学习控制系统为对象,分别从时域和频域两个角度,对离散采样迭代学习控制器的动态特性进行分析,推导其单调收敛的判据,为控制器的设计提供理论基础和设计原则。基于推导结果,设计超声波电机离散迭代学习控制器。仿真和实验结果表明,所提控制策略及控制器设计方法有效,控制效果良好,对负载间歇跳变等外加非重复扰动具有适应能力。     

虾青素生产方法及生物活性的研究进展

介绍了虾青素的生产方法及生物活性的最新研究进展情况.对目前工业化采用的生产方法及技术特点进行了具体的阐述和总结,如从水产品的废弃物、雨生红球藻和红发夫酵母中提取,及由类胡萝卜素合成的方法;介绍了虾青素的诸多生物活性及应用概况,如抗氧化、抗炎抗感染、抗肿瘤、抗疲劳、预防骨质疏松的作用等;并探讨了虾青素的应用价值及开发前景.建立高效绿色的提取分离纯化技术方案,寻找新的生物资源,如发酵培养红球藻、选育高产酵母菌等,是未来需要解决的问题.随着对虾青素药理毒理活性的进一步研究,虾青素不仅用作珍贵水产动物养殖的饵料添加剂,在食品、药品、化妆品和高级营养保健品等领域也将得到广泛的应用.     

响应面法优化改良大米食味品质的酶制剂组方

采用单因素实验确定改良大米食味品质的酶种类,采用全因子响应面实验设计优化复合酶制剂组方。确定的最佳复合酶组方为:纤维素酶0.82%、β-淀粉酶0.3%、糖化酶0.25%。此条件下响应面模型预测的崩解值为589,与实验值接近,说明响应面模型可靠。扫描电镜检测证明在此条件下大米的食味品质得以提高。     

一种基于拉格朗日多项式的网格RBAC设计

在网格RBAC存取控制机制方面,本文利用Lagrange多项式建立RBAC的存取控制机制,通过Lagrange多项式的将使用者在每部服务器上所担任角色的角色值隐藏在一条Lagrange多项式中,从而简化了RBAC在使用者角色的管理以及减少需要大量表格储存空间的需求,并且Lagrange多项式计算简单.此外角色的权限管理分散到各个服务器,由服务器自己管理在该服务器上所属角色的存取权限,提高了它们权限管理的弹性.     

基于Hammerstein模型的超声波电机非线性补偿

超声波电机的运行过程具有明显的非线性特征,影响电机控制精度。超声波电机Hammerstein模型中的非线性环节,反映了电机控制关系中非线性的主要特征。通过求取模型非线性环节的逆函数,实现对控制非线性的有效补偿,简化控制器设计,有利于提高控制性能。基于非线性逆补偿,给出一种迭代学习转速控制方法,并进行实验研究。实验表明了所述非线性逆补偿及控制方法的有效性