基于智能竞标的自适应轨压控制算法

设计了一种应用于高压共轨柴油发动机的轨压控制算法。算法采用组合竞拍机制以解决复合工况下的轨压扰动问题,并设计了一种分段动态标定算法以解决传统PID标定算法计算效率低的问题,此外算法针对柴油发动机特性对PID控制器进行了多项改进以提高算法响应速度和跟随性。最后通过仿真实验对算法进行了验证,实验结果证明本算法对输入转速信号及喷油期望值具有良好的跟随性和响应速度,并且轨压控制较为平稳,其波动幅度不超过1%,基本符合高压共轨柴油发动机正常工作的需要。     

高校贫困生精准资助的神经网络模型北大核心

针对贫困生认定环节中存在的诸多问题,在大数据应用的背景下提出将基于神经网络的数据挖掘方法应用到高校贫困生识别管理之中.通过分析学生校园卡“一卡通”消费记录掌握学生的消费水平,更客观地评价学生的贫困程度,精准挖掘贫困生群体.首先对一卡通数据做预处理,然后提取特征,再进行神经网络模型训练,最后利用已知标签的数据验证模型的正确性.模型对于指导贫困生的精准助学工作,提高学生管理水平具有良好的研究意义和实用价值.     

基于复合控制的电液负载模拟器多余力抑制研究

针对电液负载模拟系统存在多余力且该多余力严重影响系统加载精度与控制性能的问题,建立了系统各部分以及整个系统的数学模型.通过对数学模型的研究,分析了系统多余力的产生机理,并建立了系统多余力的传递函数.提出了前馈PID复合控制的方法,并对该方法进行了仿真分析和实验研究.在仿真分析中,通过对多余力消扰前、引入前馈控制消扰后及引入复合控制消扰后3种情况的比较,说明前馈PID复合控制能够有效抑制系统多余力.实验结果进一步验证了前馈PID复合控制的有效性,同时实验结果显示在运动换向时系统多余力将出现突变,为下一步的研究指明了方向.     

数据中心冷源冷冻水系统蓄冷罐充冷的控制研究

为了减小数据中心冷冻水系统蓄冷罐充冷时造成的末端压差波动,设计了反馈和前馈相结合的复合控制方案,通过机理建模法建立了系统的前馈律模型和整个冷冻水系统的数学模型,在MATLAB/Simulink中对系统进行了仿真,与未加前馈时的控制效果进行对比。实验结果表明该控制方案有效降低了蓄冷罐充冷时带来的末端压力波动,提高了系统响应的快速性。最终通过PLC实现该方案在数据中心工程项目中的应用,系统投入使用后在相同条件下压力波动减小到原来的25%,达到稳态的时间缩短到原来的40%,具有较高的工程应用价值。     

基于前馈神经网络的等离子体光谱诊断方法

光谱诊断在等离子体刻蚀、材料处理、等离子体设备和工艺开发,以及航天等离子体推进等领域得到了广泛的应用.光谱诊断依赖的碰撞辐射模型会受到碰撞截面等基础物理数据所含偏差的影响,导致诊断结果出现误差.针对这一问题,本文开发了一种基于前馈神经网络的等离子体光谱解算方法.通过对比新方法与以往常用的最小二乘诊断方法的误差特性,发现...     

自适应模糊PID前馈补偿在机载挂飞摆扫转台控制中的应用

针对机载挂飞转台的摆扫速度控制问题,提出了一种利用模糊自适应PID技术进行前馈补偿的复合控制策略。首先根据实际应用提出摆扫转台的期望摆扫速度曲线,并对直流力矩电机驱动的摆扫转台进行了建模;然后根据扰动前馈补偿的控制原理,提出了模糊自适应PID前馈补偿方法,为摆扫转台的速度环设计了模糊PID控制器,并在此基础上设计了与之相适应的的自适应前馈补偿函数;最后进行了仿真结果验证。通过Matlab仿真结果表明,相对于模糊PID控制,所设计的模糊自适应PID前馈补偿控制器能有效的跟踪期望的转台摆扫速度,大幅地提高了在有稳定干扰和摆扫速度越变情况下的跟踪精度。     

提高ECDL扫频线性度的高效迭代算法

针对调频连续波激光雷达扫频线性度较差的问题,提出一种适用于压电陶瓷外腔的可调谐外腔半导体激光(external cavity diode laser, ECDL)的高效率线性化预调制修正方法。基于体光栅反馈的ECDL模型和压电陶瓷迟滞特性,设计了符合压电陶瓷偏置器(piezoelectric ceramics, PZT)物理性质的迭代控制算法,实现了ECDL高线性度扫频激光输出。该激光系统能够实现在60 kHz的重频条件下,输出扫频带宽为1.1 GHz的线性扫频,残余非线性达到10^-7,并且通过实验验证了在80 m的距离下厘米级的测量精度,在3 km的距离下实现米级测量精度。结果表明,该算法可以有效解决压电陶瓷偏置器的ECDL的线性化修正问题。     

模糊—神经网络控制算法及其在离心力—振动复合环境试验系统中的应用

针对离心－振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊－神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法。实现表明了控制系统具有良好的跟踪能力。该算法也适用于快速变化这类系统的实时控制。     

基于偏振度椭球的PMD补偿的前馈信息提取方法

通过建立一个简单的模型推导了偏振模色散与偏振度椭球的关系式,可以直接从偏振度椭球的长轴和短轴得到偏振模色散的大小.将得到的一阶偏振模色散大小与理论上从琼斯矩阵中计算的结果进行比较,发现在差分群时延小于20 ps时,模拟结果与理论计算值较好相符.分析了如何从偏振度椭球的长轴判断偏振模色散矢量的方向.因此,从得到的偏振模色散矢量的大小和方向信息可以为一阶偏振模色散补偿提供前馈信息.     

线性多时滞系统的二阶D型迭代学习控制

本文研究了线性多时滞系统讨论了二阶D型迭代学习控制算法.通过引进新的(λ,ξ)-范数和新的分析方法,获得了算法收敛和目标跟踪精度较高的结果.仿真结果表明了该算法的有效性.