采用化学气相沉积法以泡沫镍为模板制备三维多孔网状泡沫石墨烯（GF）,利用水热法在其表面垂直生长氧化锌纳米线阵列（ZnO NWAs）,得到三维形貌的ZnO NWAs/GF复合材料.采用扫描电镜、透射电镜、X射线衍射、拉曼光谱等测试方法对该复合材料进行了表征.结果表明：制备的石墨烯层数较少且纯净无缺陷.ZnO NWAs垂直于三维GF表面且尺寸分布均匀.利用电化学方法用ZnO NWAs/GF检测左旋多巴（LD）.电化学测试结果表明,ZnO NWAs/GF在线性范围为0~80μmol·L-1内检测LD时,检测灵敏度为0.41μA·（μmol·L-1）-1,且具有良好的重复性和稳定性.在尿酸（UA）干扰下,ZnO NWAs/GF对检测LD有很好的选择性

以一种150t椭圆形钢包为原型建立1：4的钢包水模型，在相似原理基础上，以氮气模拟现场用氩气进行底吹，以水模拟钢液，进行水模型实验.分析了底吹气孔位置、吹气量对钢液混匀及流动的影响.结果表明：原型方案两吹气孔位置距离近，相互干扰性强，动能耗散大，影响钢液搅拌效果.底吹气量存在临界值（327.6L·h-1），超过临界值后气量增加的动能主要消耗在鼓动液面和吹开渣面上，对钢液混匀的效果较小.优化后两底吹气孔分别位于长轴0.6R处，呈180°分布，优化后钢液混匀时间整体下降，相同吹气量下混匀效果更好.采用优化后方案，相同吹气量下钢液面裸露面积大大降低，减少了钢液二次氧化，钙处理过程全氧从58×10-6降低到47×10-6，软吹过程平均增N量<3×10-6

球磨机制粉系统具有大惯性、大时滞和强耦合等特点,很难建立精确的数学模型.本文分析了球磨机制粉系统的动态特性,并为其设计分散线性自抗扰控制方案.该方案综合分散控制和线性自抗扰控制器的优点,结构简单,不依赖于对象精确模型,可以对被控对象中存在的耦合、干扰和不确定性等进行估计并补偿.根据实际现场要求,对球磨机制粉系统进行设定值跟踪实验、输入扰动实验和性能鲁棒性实验,并比较所设计方案与PID方案的控制性能.结果表明,分散线性自抗扰控制具有更强的解耦能力和抗干扰能力,且性能鲁棒性更优

通过化学气相沉积法制备三维(3D)泡沫石墨烯(GF),然后利用水热合成法在泡沫石墨烯表面生长氧化锌纳米线阵列(ZnO NWAs),再利用化学气相沉积法在其表面沉积碳(C),得到碳/氧化锌纳米线阵列/泡沫石墨烯(C/ZnO NWAs/GF)复合材料.用该复合材料做电极,采用电化学方法检测叶酸(FA).结果表明,三维泡沫石墨烯具有和模板泡沫镍一样的三维孔状结构,ZnO NWAs均匀且垂直地生长在泡沫石墨烯表面,碳沉积在ZnO NWAs表面.在线性范围为0~60 μmol·L-1内,C/ZnO NWAs/GF电极检测FA时,灵敏度为0.13 μA·μmol-1·L,且在尿酸(UA)干扰下检测FA具有良好的选择性.C/ZnONWAs/GF电极有良好的稳定性和重复性

本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性

为了解决多芯电缆的非侵入式电流测量由于被测对象信号微弱、系统灵敏度高、易受环境因素干扰，造成测量误差较大的问题，采用磁阻传感器的非侵入式电流测量系统为研究对象，在分析系统测量方法及硬铁、软铁和比例因子等误差构成的基础上，提出一种基于二步法的误差校正方法，该方法通过对传感器输出信号进行非线性变换，构造了与误差相对应的矩阵方程，并在对方程求解后进行非线性回归计算，从而实现对多芯电缆的电流测量值的动态误差修正.实验结果表明，该方法可以同时校正非侵入式电流测量系统的线性误差与部分非线性误差

利用Fluent软件模拟旋流氧枪的气体射流和提钒转炉内部的钢液流速，研究常规氧枪以及旋流角分别为5°、8°、10°和13°的旋流氧枪对熔池的搅拌效果和冲击特性.研究发现旋流氧枪射流分布相对分散，流股之间干扰少.增加熔池冲击面积，熔池内部等速线所包围的面积变大.10°旋流氧枪喷头喷吹时，等速线所包围面积最大，其面积约为熔池纵切面面积的75%，钢液的流动速度最大，有利于促进转炉提钒过程钒元素的扩散，从而提高提钒效率

基于交流电动机拖动中的交直交变频调速系统，对电网谐波的影响问题进行了理论研究与仿真分析，提出了多组变频器的移相式组合供电方法.针对某热连轧生产线的多组辅助传动系统，分别定量分析了当输出频率变化和系统中负载对象、LC滤波器、脉宽调制电路和变压器的参数变化时，供电网侧的谐波率和波形畸变率.仿真结果表明，移相式组合供电方法及合理的拖动系统设计可以大幅度降低供电网侧谐波干扰，总谐波畸变率可抑制在4.0%以内.本研究为工厂拖动系统的设计、无功补偿系统设计以及拖动系统故障诊断提供了有效的方法

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性

现代电力电子设备对非平稳、时变电压信号十分敏感,基于此提出了一种网侧电压异常检测与预报的方法,通过对网侧电压信号进行实时检测,向相关电力电子设备的控制电路发送网侧电压异常预报信号.为消除电压信号中的常规噪声干扰,首先采用线性跟踪微分器对网侧电压信号进行滤波,在此基础上,通过引入小波变换模极大值法检测奇异点,对滤波后的信号进行电压突变点的判断,目标是准确预报出电网电压中可能对电力电子设备造成危害的异常点.仿真与实验结果表明,基于线性跟踪微分器的小波信号检测能够实时准确地获得理想信号的最佳逼近,提高了网侧电压故障检测速度,通过实时的检测与分析,该方法能够为电力电子设备提供具有参考价值的预报信号