开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。     

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

语言学习策略——部分高校理工科学生英语学习运用策略调查

语言学习策略（Ｌａｎｇｕａｇｅｌｅａｒｎｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ）是学习者用于提高学习效率所采用的方法和步骤。作者调查了中国部分高校理工科大学生在英语学习中运用语言学习策略的能力。调查采用了Ｏｘｆｏｒｄ的一套自我测试调查表。根据我国学生的实际情况对调查表中某些项目做了适当的修改。调查涉及两个高校两个年级的３００名学生,并采用科学的方法进行统计,结果表明语言学习策略与英语学习有密切联系;语言学习策略对中国学生学习外语十分重要。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。