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为了提高热连轧带钢成材率和宽度精度,在精轧末机架后一般配置了测宽仪,利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的;由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,基于广义误差估计值对控制器参数进行自适应调整,直接辨识控制律参数,省略Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明,该方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果
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本文包括:(1)炉膛内钢坯加热数学模型;(2)最佳炉温及最低燃耗在线模型。采用一维模型,应用Hottel多层无限大气层间的辐射热交换计算方法,把各火焰射流的作用,当量地看作是夹在上下炉气层之间的一个火焰层。它的平均温度tf可以根据Ricou-Spalding射流吸入经验公式,计算火焰和周围炉气间的质量交换,再按热平衡方程把tf计算出来。钢坯内部传热按一维导热问题,用差分求解。还建立了一个较简单的炉膛传热仿真模型,据此求出各炉段单位炉温对出钢平均温度及中心温度的变化率?θm/?Ti及?θs/?Ti。还可确定最小燃耗函数P的各炉段加权系数Wi。令各段在线炉温调节量ΔTi=(Ti,max-Ti,o)-ΔT'i,这就能在线性规划中用ΔT'i代替ΔTi作为未知量以满足非负条件。这时目标函数Pmin=-sum (ΣWiT'i)。文中还附有一个说明各段炉温按上述线性规划进行最佳控制的例题
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为得到多参数耦合下冷轧铝带工作辊分段冷却调节特性,建立了工作辊和轧件的一体化耦合传热模型.耦合传热建模过程包含工作辊和轧件导热微分方程的建立、轧件变形热和摩擦热的求解、换热边界条件的确立、工作辊热辊形的计算及采用二维交替差分对微分方程进行求解.仿真结果表明,同一轧制参数下工作辊分段冷却正负方向调节能力近似相等,但单向调节幅度受轧制参数影响较大,轧制长度、喷射梁工作压力和摩擦系数的增加对分段冷却调控能力具有促进作用,轧制速度的作用则相反
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柔性铰链是实现平面折展柔顺机构运动的关键部分.如何设计得到柔度好、精度高的柔性铰链一直是柔顺机构研究的关键问题.综合考虑影响平面折展机构铰链刚度和精度特性的等效弯扭及拉压刚度,以LET铰链为例,分析在不同载荷下各个参数对弯扭与拉压等效耦合刚度的影响趋势,从而提出弯扭与拉压等效耦合刚度的概念.通过大量的实例计算和分析,推导出LET铰链弯扭与拉压等效耦合刚度的经验公式.基于等效耦合刚度经验公式,对平面折展柔顺滑块机构进行分析.应用等效耦合刚度公式与不应用等效耦合刚度公式两种情况的分析结果和有限元仿真结果表明,应用等效耦合刚度经验公式的滑块位移计算精度得到很大的提高,验证了等效耦合刚度经验公式的适用性
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大部分入侵检测系统的实现都会产生大量的报警信息,在一定程度上影响了系统管理,误报率也较高,影响了入侵检测的效果.针对这个问题,提出了一种基于节点关联的报警置信度计算方法,位于对等网络之上,节点在收到一系列入侵报警之后,需要进行节点关联,从而对报警信息进行融合,提取有效报警信息.其中根据关联对象的不同,节点关联又包括报警关联和信任关联两个层次,报警关联可用来判断入侵报警的有效性,信任关联可用来判断发起报警节点的可信性,给出了相关算法.仿真实验表明,使用该报警置信度计算方法可以提高入侵报警的检测准确率
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巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟
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提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高
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针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义
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为研究滚筒调速的可行性及调速对传动系统动态性能的影响,采用MATLAB/Simulink搭建了采煤机截割-牵引耦合机电传动系统动力学模型.针对截割部过载工况,综合考虑采煤机可靠运行和高效生产,制定了4种调速降载方案,并提出了通过截割电机电流计算目标切削厚度、依据目标切削厚度选择调速方案的方法.最后通过仿真对比了各种调速方案下电机和传动系统的动态响应特性,结果表明:当截割电机过载倍数较小时,采用滚筒调速方案能够在降低系统负载的同时使采煤生产率不受影响;当过载倍数较大时,采用牵引调速方案可获得较高的系统可靠性,而采用牵引-滚筒顺序调速方案可获得较高的采煤生产率
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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类
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