永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制

基于传统指数趋近律的滑模控制(SMC)系统在永磁同步电机(PMSM)调速系统中应用广泛。但是该算法在SMC系统做趋近运动时,存在明显抖振,控制精度无法应对复杂情况。为了抑制系统抖振,提高PMSM调速系统的动态和稳态性能,在传统指数趋近律的基础上引入加权积分型增益,提出了一种新型趋近律。加权积分型增益的引入使系统在滑动模态阶段滑模面函数和积分结果可以同步趋近于零,从而有效抑制系统抖振。依照所提出的新型趋近律,设计了速度控制器,并应用到PMSM矢量控制系统中。分别利用软件仿真和硬件试验与传统指数趋近律控制进行了比较,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

一种适用于飞行器复杂外形的表面与空间网格生成方法

本文通过建立反映机身横截面外形特征的控制点概念，及在控制点间分配网格点数方式，给出了一种非常实用、交互式的表面网格生成方法，所生成的网格失真度小，物体保形好，生成适用于CFD计算需要的表面网络花费的时间少，适用性强。基于无限插值理论，引入本文提出的网格正交控制、物面法向量控制、加权平均光顺措施，给出了一种改进的空间网格生成方法，有效克服了传统无限插值网格生成方法在复杂外形网格生成方面的缺陷，有效改善了网格的法向疏密性、贴体性及周向网格的均匀性，对真实飞行器部件网格生成非常迅速。以某飞行器复杂机身表面与空间网格生成，及无人机翼身组合体空间网格生成为例，检验了本文网格生成方法的实用性和有效性。     

加权D—S证据理论在多平台数据融合中的应用

D—s证据理论在多平台、多传感器目标识别中有着广泛的应用。利用多平台协同数据融合系统的优势,解决了单一平台获取目标信息上的不足。对各平台传感器获取信息采用证据加权的方法,以获得较好的传感器可信度基本概率赋值,提高D—S证据理论在多传感器目标识别上的准确性。实验证明了方法的正确性和有效性。     

海面目标多信源融合识别技术研究

主要对海面目标多信源融合识别技术进行了研究,介绍了海上目标的融合识别方法:Bayes推理和D-S证据理论,分析了D-S证据理论融合识别原理.采用基于高分辨率体制的雷达对海面目标HRRP的特征信息进行提取和分析,对D-S证据理论在海面目标识别中的应用进行了举例研究.     

域外刑事证据保全制度分析

我国刑诉法没有规定证据保全制度，尽管立法允许辩护律师可以申请人民检察院，人民法院收集、调取证据，但是立法的制度性缺陷使辩护律师所享有的申请取证权无法落实。而域外的相关法律却从证据保全的申请主体、条件和具体程序作出了规定。他山之石，可以攻玉，通过对域外的刑事证据保全制度的研究，以期对我国的相关制度建设有所裨益。     

双时间步长加权ENO-强紧致高分辨率格式及在叶轮机械非定常流动中的应用

在非结构网格下,针对非定常三维N-S方程组发展了一种双时间步长高精度快速迭代格式。该格式在时间上具有二阶精度,在空间上将r=3的加权ENO格式与强紧致格式相结合去处理N-S方程中的对流项以及离散方程的右端项,并用四阶精度的紧致格式去计算N-S方程中的粘性项。典型的3个算例从不同侧面对格式进行了考核。计算表明:该算法具有高效率与高分辨率的特征,所得的计算结果与相关实验数据比较吻合,初步表明了该算法可以在非结构网格下模拟非定常流动的物理过程。      

基于改进证据理论的导弹故障诊断方法

文章在阐述D-S证据理论基本概念、合成规则和推理过程的基础上,研究了新的冲突权重分配方法和改进的冲突证据合成方法,并建立了导弹装备故障诊断推理模型,实例验证该模型的有效性。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于加权网格的GPS快速静态定位方法

针对野外作业对GPS（全球定位系统）快速静态定位的实际需求提出了一种解决方法,该方法不需要进行数据预处理,只需依据DOP（精度几何因子）与定位误差之间的关系及定位点密度与真值可能位置之间的关系计算加权值,并通过加权网格快速求取GPS静态定位点。实际数据测试表明,该方法计算结果优于平均值结果及单一DOP权值和密度权值结果,该方法具有较高的精度和较强的稳定性,并具有准实时的处理时效。     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。