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针对连续系统的有限时间目标轨迹预见跟踪控制问题,给出了基于轨迹协调误差和切换规则的预见跟踪控制方法.该方法首先将轨迹协调误差和位置跟踪误差连同状态变量的微分组成新的系统状态变量,把跟踪问题转化为调节问题,设计了基于协调误差的带有目标值预见的跟踪控制系统.然后针对复杂目标轨迹跨过不同坐标轴的情况,采用切换系统方法,实现了目标轨迹的全程预见跟踪控制.本文同时是子系统为时变系统的切换系统的典型范例.数值仿真说明了该方法的有效性

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1-4节管理作用方式--管理机制与管理方法 第四节管理作用方式--管理机制与管理方法 【回顾与说明】 回顾:管理对象的含义;主要管理要素;管理与环境的关系。说明:第四节的知识体系,以及学习本节的要求,让学生对管理机制与管理方法有一个总体认识。 【本节精言】管理机制是一只看不见的手

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

本文用薄晶体电镜,x射线衍射形貌和金相腐蚀坑法研究了氢区熔硅单晶热处理缺陷形成机理。通过变温热处理,发现氢区熔硅单晶热处理缺陷主要是由氢沉淀引起的。沉淀过程可能首先是Si-H键分解,然后是氢的扩散聚集,测出沉淀过程激活能是56.000±3000卡/克分子,它可能是Si-H键的分解激活能。沉淀物的析出面是{111}晶面,几何形态起始近似球状,然后变成扁椭球,最后是沿方向拉长的片状沉淀物。随着沉淀物的长大,在一定温度下(约600-700℃)会在沉淀物周围发射稜柱位错环,其分布形态和热处理温度有关。高温热处理时,沉淀物周围能发射出高对称的多组稜柱位错环,形成\星形\位错群。稜柱位错的稜柱面是{111}晶面,柏氏矢量是a╱2。发射方向是方向,位错线是方向

一、调查法的优点 二、三种可供选择的数据收集方法 三、数据收集方式 四、考虑选择调查方法的因素