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微纳操纵成像系统是探索微观世界的重要工具,传统比例积分(PI)控制器存在参数难调节,控制精度低,抗干扰能力弱等问题。该文在自抗扰控制的基础上,针对高频周期信号下自抗扰控制存在较大跟踪误差,加入微分前馈环节。首先给出微纳操纵系统结构的数学模型,设计出基于模型信息的自抗扰控制器;再利用已知信息给出微分前馈量;最后在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明,对比线性自抗扰及PI控制,微分前馈的自抗扰控制具有较小的跟踪误差,系统抗干扰能力有显著提升。 相似文献
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在传统PI控制微纳操纵成像系统的基础上实现参数实时在线调整。为了获得更好的控制效果,进行了自适应模糊PI控制的微纳操纵成像系统仿真研究。运用探针与样品之间原子力保持不变的原理对微纳操纵成像系统动态过程进行建模,加入模糊PI控制模块,建立了一套完整的系统仿真平台。设计了一种自适应模糊PI控制器,该控制器通过对电压值的误差和误差变化的判断进行模糊化推理,实现对控制参数的实时在线整定,以达到优化控制的目的;同时,利用Matlab进行仿真研究。结果表明,自适应模糊PI控制算法比传统PI控制算法能有效地改善系统的动态性能和稳态性能。 相似文献
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以西曲矿14307工作面4号煤正巷和切眼为案例,根据实际巷道情况及变化采取"一段一策"的支护优化设计,巷道顶板和两帮最大移近量较小,有效控制了巷道围岩的变形量,提高了巷道掘进单进水平,经济效益显著. 相似文献
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伴随着科学技术的发展,功能化纳米材料的应用成为了顺应时代发展的必然趋势。在对相关技术项目进行全面分析的过程中,要对其原理进行生物分子检测,有效结合组织工程学分析相关研究效果。对无机纳米材料表面化学分析进行阐释,并集中讨论了纳米材料表面化学在生物分析中的应用。 相似文献
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针对传统迁移学习聚类算法因单一源域到单一目标域且两者类别数必须一致的约束而达不到良好的聚类效果的问题,本文提出了一种跨源域学习的聚类算法,该算法具有三大优点:1) 该算法不仅扩大源域数目且取消了源域类别数的限定,算法可以自适应选择源域进行学习,因此算法的迁移学习能够得到较大的提升;2)由于算法所利用的源域知识不会暴露原数据,因此算法具有良好的源域数据隐私保护性;3)通过调节平衡参数可以使算法退化为传统的聚类算法,因此该算法的聚类性能是有所保障的。通过在模拟数据集和真实数据集上的实验,验证了文中算法较之现有迁移学习聚类算法具有更好的迁移能力,且聚类性能及鲁棒性也有较大的提升。 相似文献
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随着社交网络的快速发展,对其研究也逐步深入。显然,社交网络基础数据的获取对研究具有非常重要的意义。针对目前已有的数据采集方案,根据新浪授权标准以及最新的微博加密方式,研究了两种采集方案:1)经OAuth2.0认证后,通过微博API接口获取数据;2)在RSA2加密方式下模拟登录微博,再通过网络爬虫抓取数据。同时,还研究了通过网页采集器针对微博编写适当的采集规则进而实现对数据的获取。3种数据采集方案都能有效地对数据进行采集且各具特点,针对数据的采集需求,提出融合不同的采集方案的策略。经实验研究,方案的融合策略可快速、高效地实现大数据量的采集。 相似文献