第六章 频率响应综合法 系统综合： 根据系统已知部分的特性，确定校正方式和校正装置，使系统的整体特性符合要求。 综合的核心是设计校正装置。 校正方式： 串联（重点）、反馈、前馈、复合。 频域综合：设计校正装置，使开环频率特性曲线（主要是幅频特性的Bode图）满足要求。 状态空间方法（现代控制理论） 数学模型—— 一阶微分方程组 分析—— 时域 核心内容—— 状态变量的可控、可观性 设计—— 状态反馈、极点配置、最优控制 状态信息的获取——状态观测器 （涉及第二、三、七、八章） 第九章 离散控制系统 1. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 2. 离散系统的数学描述 z变换，差分方程，脉冲传递函数（开环、闭环） 3. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差 第十章 非线性控制系统： 非线性系统的特点 典型非线性特性及其特征（死区、饱和、间隙、继电特性） 二阶线性系统的相轨迹（与极点的关系） 相轨迹的绘制（解析法，等倾线法） 由相轨迹图求时间及时间响应（积分法，增量法） 非线性控制系统的相平面分析

旋转机械设备的维修策略对于维护机械设备运行状态,保障产品生产质量有着重要意义,并且直接影响企业经济效益.频繁维修虽可以保障设备状态,但随之会带来高昂的维修成本;检修周期过长虽然可以降低维修次数,减少维修成本,但是设备状态却难以保证.本文提出了一种基于峭度指标的故障预警方法以及基于模糊C均值方法的实时维修策略优化方法.通过监测峭度指标变化,可以成功捕捉机械设备的早期故障特征,再使用模糊C均值方法,评估设备状态,将其结果视为设备运行可靠性指标,根据企业效益最优化的维修建议准则,对设备的维修策略做出实时建议.对某钢厂的设备状态监测数据分析验证,结果表明,本文提出的基于实时维修策略优化方法的维修建议更加适用于现场设备的管理,节约了监测成本,使得企业效益更优

家畜育种学的主要任务是研究家畜的起源、驯化、品种形成、生长发育的规律、家畜的体质，外形、生产力鉴定，这种选配的理论和方法，改良家畜个体与群体遗传结构的方法和措施，培育 品种和品系的方法，利用杂种优势的途径与方法以及保证家畜育种工作顺利进行的组织与措施等。 本课以高等数学、生物学、生物化学、生物统计学为基础，在学完普通遗传学及数量遗传学的基础上而开设的一门专业基础课。 要求学生熟练掌握动物育种学的常用术语，了解动物生长发育规律，掌握选种选配的进本理论和方法以及改良动物个体与群体遗传结构的措施，要求学生根据育种的基本原理与育种工作实 质相结合，正确设计育种计划，把育种的基本原理灵活的运用到生产实践中去

建模案例:最优截断切割问题 一、问题 从一个长方体中加工出一个已知尺寸、位置预定的长方体(这两个长方体的对应表面是平行的),通常要经过6次截断切割设水平切割单位面积的费用是垂直切割单位面积费用的r倍且当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,因调整刀具需额外费用e试设计一种安排各面加工次序(称“切割方式”)的方法,使加工费用最少 二、假设 1、假设水平切割单位面积的费用为r,垂直切割单位面积费用为1; 2、当先后两次垂直切割的平面(不管它们之间是否穿插水平切割)不平行时,调整刀具需额外费用e; 3、第一次切割前,刀具已经调整完毕,即第一次垂直切割不加入刀具调整费用;

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

家畜育种学的主要任务是研究家畜的起源、驯化、品种形成、生长发育的规律、家畜的体质，外形、生产力鉴定，这种选配的理论和方法，改良家畜个体与群体遗传结构的方法和措施，培育 品种和品系的方法，利用杂种优势的途径与方法以及保证家畜育种工作顺利进行的组织与措施等。 本课以高等数学、生物学、生物化学、生物统计学为基础，在学完普通遗传学及数量遗传学的基础上而开设的一门专业基础课。 要求学生熟练掌握动物育种学的常用术语，了解动物生长发育规律，掌握选种选配的进本理论和方法以及改良动物个体与群体遗传结构的措施，要求学生根据育种的基本原理与育种工作实 质相结合，正确设计育种计划，把育种的基本原理灵活的运用到生产实践中去

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

相界面积对气液两相流中传热、传质、物理化学反应等动力学过程影响重大.为获取这一参数,提出一种根据两相流数值模拟结果计算相界面积的方法.此方法借鉴分段线性重构界面的思想,在各网格单元内以平面近似真实相界曲面,根据目标流体的体积分数及其梯度向量将网格内相界面形貌归为五类,进而采用不同的方法分别计算各类相界面的面积.在铜转炉熔池内两相流数值模拟结果分析中的应用效果表明:该方法能有效提取两相流体系中任意区域的相界面积,从而为体系动力学特征的定量分析提供依据.利用相界面积数据,进一步计算了氧气利用率并识别出熔池内‘高效反应区’,计算和识别结果与工程实际吻合,证实了该方法的准确性

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡