基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.     

精密相干检测法研究

研究了精密相干检测法的原理,即采用共时钟方案,使与发送机有关的参考信号同接收机接收到的待测信号精密相干,同时精确检测出复合波信号中各主要谐波的振幅和相位.应用结果表明:该方法克服了微弱复合波信号的锁相放大、数据采集、叠加平均和获取多参数时遇到的困难,提高了观测系统的灵敏度、测量精度、抗干扰能力、探测分辨率和探测深度;精密相干检测法原理同样适用于其他观测系统和对其他类型信号的检测.     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

热水锅炉供暖系统的模型辨识

热水锅炉供暖时只根据锅炉出水温度来决定供暖温度的方法缺少科学的理论依据 .根据热力学定律构建了锅炉供暖系统的基本数学模型 ,并在几个锅炉系统的管网中加入了测点 ,采集到大量室外温度、室内温度、出口温度等数据 ,用最小二乘法辨识出供暖模型中的未知参数 ,绘制出室内温度在1 8℃时的供水温度的函数曲线 ,并以此为基础指导司炉人员根据室外温度合理地控制锅炉的出水温度     

SF_6/CF_4 作为变压器的冷却和绝缘介质的研究

城网规模的迅速发展迫切需要无油化的大容量ＳＦ６气体绝缘变压器。采用混合气体作冷却与绝缘介质可以综合解决ＳＦ６气体的散热和液化问题。在研究了混合比例和压力变化对混合气体性能的影响后，提出用ＳＦ６／ＣＦ４混合气体可以代替纯ＳＦ６和ＳＦ６／Ｎ２作为气体变压器的绝缘和冷却介质。当变压器内充入ＳＦ６／ＣＦ４混合气体时，采用离散化的差分模型对其温升分布特性进行理论计算，并与相同条件下充入ＳＦ６／Ｎ２和纯ＳＦ６时的计算相比较，结果表明：采用ＳＦ６／ＣＦ４混合气体不会过分影响线圈温升。研究工作为气体绝缘变压器朝高电压和大容量发展提供了参考依据。     

时变多变量系统阶次和参数的同时辨识

通过引进时变遗忘因子，该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法，该算法结构简单，跟踪参数变化速度快，同时又兼备ＵＤ分解的良好计算品质。     

川东石炭系气藏的封盖条件研究

川东地区石炭系气藏的直接盖层、浓度盖层、区域性盖层和物性盖层均为上覆下二叠统梁山组。梁山组能够封闭的石炭系气藏含气高度最大值在７３．３１～２３６．２１ｍ之间，远不能封闭现今石炭系气藏的含气高度。石炭系气藏的区域性间接盖层为三叠系嘉陵江组二段（Ｔ１ｊ２）至下二叠统栖霞组（Ｐ１ｑ）。间接盖层能够封闭的石炭系气藏的气柱高度为８５３．１～２２２３．４ｍ。间接盖层的封盖机制为压力封闭。     

电离层F层动力学数值模拟

中、低纬电离层Ｆ层动力学的数值模拟通过研究等离子体的连续性方程和运动方程进行，等离子体的输运过程顺电磁漂移的运动坐标系中运算。计及双极扩散、温度、中性风、电磁漂等影响。     

一类高精度非线性系统参数和阶次辨识的浮点遗传算法

本文给出一种基于浮点操作的具有遗传算法机制的迭代启发式随机搜索算法。该算法同随机逼近算法相结合对非线性系统的参数和阶次的辨识结果表明，具有精度高和收敛性好等特点。     

1.3μmInGaAsP半导体激光器晶格温升的研究

测量了１．３μｍＩｎＧａＡｓＰ半导体激光器自发发射光谱。利用脉冲工作条件下自发发射谱线的微小漂移，对激光器激光活区中晶格温升进行了测量分析，得到了晶格温升与热平衡时间的关系曲线。