时滞测试能量模型的研究和改进

针对文献［１］提出的时滞测试能量函数，指出了该时滞测试能量函数在测试生成时可能产生无效测试，且其表达式较复杂。在此基础上构造了新的时滞测试能量函数，克服了文献［１］的时滞测试能量函数的不足。     

时变时滞及中立型时滞大系统的稳定条件

应用大系统的分解方法和一个不等式对具有时变时滞与连接时滞的两类系统进行了研究,给出了其渐近稳定的充分条件,并对一类中立型时滞大系统进行了讨论,利用常数变易法及对系统微分方程解的直接估计,获得了一个关于此系统解的指数稳定的判别方法,对这两类系统的讨论都是在具有连接时滞与变时滞的复杂情况下进行,得到了与以前的文献不同的结果.     

时滞系统神经网络辨识方法研究

提出基于神经网络的时滞非线性系统的辨识方法,通过一种带有时滞的神经网络进行在线辨识,神经网络的权值矩阵在线自适应调整,并通过Lyapunov-Krasovskii方法验证了算法的收敛性,表明辨识算法可以对任意的非线性时滞系统进行有效辨识。     

多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

对一类具多比例时滞细胞神经网络进行研究,利用变换()()t i i z t y e,将具多比例时滞细胞神经网络变换成变系数常时滞的细胞神经网络。通过构造合适的Lyapunov泛函,给出了几个保证该系统全局一致渐近稳定的时滞独立的充分条件,并给出例子验证所得结论的正确性。     

磁流变半主动悬架的史密斯预估-LQG时滞补偿控制方法

为提高磁流变半主动悬架时滞补偿效果,设计一种史密斯预估-LQG(SLQG)时滞补偿控制器。首先,建立含时滞的1/2车四自由度磁流变半主动悬架模型,利用LQG控制求取理想控制力,并在此基础上利用史密斯预估器对时滞进行补偿,使得磁流变减振器输出的阻尼力逼近理想半主动控制力。其次,分析了不同时滞情况下,无时滞补偿措施的LQG(无措施LQG)控制和SLQG控制的控制效果。最后,以无措施LQG控制以及被动控制作为比较对象,通过仿真实例验证了SLQG控制具有较好的磁流变半主动悬架时滞补偿效果。     

误读与影响—五四散文和英国散文的关系

建立包含一系阻尼在内的铁道车辆垂向1/4模型,分析了时滞对系统动态特性影响。根据临界失稳分析理论,计算出了时速300 km级高速动车组的失稳临界时滞大小,分析了不同时滞区域的稳定性状态。根据系统传递特性,分析了时滞对系统频响特性的影响。对确定性激励和轨道不平顺随机激励作用下的车体振动情况进行仿真分析。频响分析和仿真结果证明了系统失稳临界时滞理论分析的正确性。     

含时滞反馈的分数阶线性系统响应特性分析

研究了含时滞反馈的分数阶线性系统对简谐激励的响应特性。通过谐波平衡法得到了系统响应的近似解析解,并利用数值模拟进行了验证。研究结果表明,系统响应的幅值与时滞参数之间呈周期性变化的规律。系统响应的幅频特性与分数阶导数的微分阶数无关,与时滞参数的大小有关。对于较小的时滞参数,系统响应的幅频特性曲线是光滑的。对于较大的时滞参数,系统响应的幅频特性曲线带有毛刺。     

无穷时滞泛函微分方程解的稳定性分析

假定无穷时滞泛函微分方程的初值问题满足解的存在性和延拓性,利用Liapunov函数对无穷时滞泛函微分方程进行了讨论,建立了该方程的一致渐近稳定性判定定理,给出了无穷时滞Volterra积分微分方程零解一致渐近稳定的一个充分条件。     

基于LMI的T—S模糊时滞系统控制器设计

利用模糊T—S模型对一类非线性时滞系统进行建模,在此基础上,设计出了模糊时滞系统的保成本控制器,并利用Lyapunov—Razumikhin引理和线性矩阵不等式证明了系统渐近稳定的充分条件,通过求解一系列线性矩阵不等式,得到了反馈增益矩阵。     

移相法对磁流变阻尼结构的时滞补偿

控制系统中的时滞现象成为影响控制效果的不可忽视的因素,采用移相法对磁流变阻尼控制系统的算法进行仿真计算,分析在不同情况下移相法对磁流变阻尼控制系统的时滞补偿效果,并与主动控制系统进行比较。结果表明移相法对磁流变阻尼控制系统有一定的补偿效果,对主动控制系统效果更加显著。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

神经网络—维布局算法

研究并提出了一种基于神经计算的集成电路一堆布局的并行优化算法。文中首先将布局问题的限制条件和目标函数映射为一个二次函数,并以该函数为能量函数构造相应的神经网络,然后利用神经网络的并行计算特性求出一堆布局问题的优化解。     

基于E-PASTd的盲扩频码序列估计算法

针对直接序列扩频信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,提出了一种基于压缩投影近似子空间跟踪的PN码恢复算法。该算法由两个主特征向量估计非同步延迟值,结合利用压缩投影近似子空间跟踪技术的快速收敛特性提取主分量,避免了对自相关矩阵的直接特征分解运算。计算机仿真表明该算法降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

新式多路任意开关波形发生器

利用顺序脉冲发生器加译码电路产生多路任意开关波形,是传统的设计方法。近年来,大多利用具有可编程定时功能的单片机系统来实现,只要将状态转换表和相应的驻留程序固化在一片EPROM中。本文导出了多路任意开关波形的离散化表示式;在此基础上提出了一个产生多路任意开关波形的新算法。用户只要从键盘输入开关延时参数,就可得到相应的多路任意开关波形输出。对不同的波形要求,无须更换驻留程序,具有一定的通用性。     

测试图形生成的遗传算法研究

提出了一种用于组合电路测试图形生成的遗传算法。该算法把被测电路的测试生成问题转化为计算一种约束函数的最优解，可充分利用电路的结构信息。为故障节点生成测试时易于操作，且无需经过故障模拟，就可保证对所有可测的单固定型故障及多故障有较高的故障覆盖率。     

基于实物期权的中国光伏发电项目投资评价

针对中国光伏发电的实际,建立基于实物期权的光伏发电项目投资评价模型,考虑市场条件、技术条件以及上网电价政策的不确定性,应用最小二乘蒙特卡洛模拟方法求解。分析中国光伏发电项目的投资价值与最优投资时间,通过灵敏度分析,探讨市场变化与技术变化对投资价值与最优投资时间的影响。研究表明:中国现在的光伏发电投资环境不足以吸引投资者的即刻投资;非可再生能源发电成本波动性的提高会增加光伏发电项目投资价值,但会推后项目的最优投资时间;技术变化漂移率的提升可提高光伏发电项目投资价值,而技术变化的波动率则降低光伏发电项目投资价值。因此,国家应该一方面提高电价补贴,增加研发投入;另一方面维护光伏发电市场条件和技术发展的稳定。     

强制式电梯的节能设计

为了解决传统强制式电梯输出功率偏大的问题,采用增加独立的平衡配重系统及利用势能发电的方法进行了电 梯的节能设计。依据力矩平衡原理,运用称重传感技术对负载变化进行实时监控,完成电梯的智能配重,减小电梯卷扬 机所受的阻力矩;采用自发电技术,将处于高位的平衡配重势能转化成电能,有助于能量的回收利用。利用平衡配重系 统,对势能进行存储、释放以及回收,达到有效的节能和延长卷扬机使用寿命的效果。     

最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用

为了研究与优先规则结合的混合遗传算法,提出了最小时间窗规则(STW),设计了采用最小时间窗规则生成初始种群的算法.发现调度结果中时间窗越少和越小,则完工时间就越小.探讨了优先规则应用于遗传算法中在生成初始种群时的完工时间、广义海明距离和完工时间的标准偏差等性能指标.对不同规模基准调度问题的测试结果表明,STW规则在以最小化完工时间为目标的调度中,与其他几种简单规则相比,能产生较好的调度效果.在混合遗传算法中,采用STW规则产生的初始种群整体适应度最高,多样性较好.     

Turbo码在第三代移动通信中的译码实现研究

在分析ＴＵＲＢＯ码输入量化的基础上,结合已有的译码ＭＡＰ算法实现结构,给出了第三代移动通信建议（３ＧＰＰ）中ＴＵＲＢＯ码的译码实现电路和译码迭代电路,并提出了将ＴＵＲＢＯ码运用于多级调制的码设计和多步译码方法。并将每级ＴＵＲＢＯ码设计出不同码率,提高了低层码的纠错能力,使高层码具有较高的传输信息能力。对ＴＵＲＢＯ码在第三代移动通信中的译码也进行了分析,并讨论了延迟问题,研究了ＦＰＧＡ实现规模。该电路结构具有好的译码性能,并达到了３ＧＰＰ的译码增益要求。     

WLAN环境下移动点切换时机选择算法

大型无线局域网环境中移动点在不同AP间进行高速移动时需要进行切换,切换过程产生的延迟会影响无线局域网的服务质量,尤其对于多媒体应用,减小移动点在AP之间的切换延迟是提高无线局域网服务质量的关键。该文提出了确定下一个AP的确认、认证与连接过程开始的最佳距离和最佳接收信号强度的算法,算法结合移动点的移动速度、移动偏移角度等因素来确定最佳切换时机,提高切换成功率,减少切换延迟。算法已在地铁信号系统国产化预研项目中得到应用。