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网络控制系统中,网络诱导时延和数据包丢失会导致系统控制性能的下降甚至不稳定。针对上述问题,提出了一种基于广义预测控制的控制方法。该方法采用时间戳机制和模型的在线辨识,能够根据测量系统输出及时对预测值进行在线修正。在执行器端设计了网络延迟补偿器,可根据当前时刻的最新控制信号对网络系统实现有效控制。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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随着微电子技术的发展,飞行器上的设备也在逐渐更新,其中飞行数据采集记录系统由原来的模拟信号演变为数字信号.采集记录的参数也得到扩充,例如,波音757-200,波音737-500型飞机装备的TELEDYNE公司的数据采集系统,所采集的数据有民航管理局规定的主要数据和用于飞机状态监控(ACMS)的次要数据. 相似文献
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将预处理引入到ALE格式的非定常可压缩N-S方程中,发展了一种能有效模拟含运动边界的三维非定常全速流场的数值方法.控制方程在非结构动态网格上用双时间步推进并用隐式、LU-SGS迭代求解;提出了一种特征变量的边界条件以适合预处理后的特征系统.几个典型算例的结果表明,预处理方法将可压缩流方法的计算能力拓展到了低马赫数范围,有效地提高了收敛速度和计算精度. 相似文献
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通过引入反映湍流涡粘性的湍流松弛,得到了模拟高雷诺数湍流的BGK方程.在速度相空间、物理空间和时间上对BGK方程进行离散得到了三维十九速离散速度模型;结合分区计算技术,设计了格子Boltzmann并行算法;根据亚格子Smagorinsky模型,提出了直接从粒子分布函数计算湍流松弛时间的方法.用开发的并行计算程序对分体双箱截面和闭口箱梁截面的静风荷载进行了数值识别,得到的静力三分力系数和流场压力分布与风洞试验结果及CFD宏观方法计算结果吻合,并从表面压力分布入手分析了两种桥梁截面的绕流特点. 相似文献
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研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献
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混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。 相似文献