为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能

第二十四章电力机车控制线路 24.1概述 24.2联锁方法与重联电路 教学目的:掌握电力机车控制线路的控制方法和联锁方法 重点:电力机车控制线路的联锁方法 难点:电力机车的重联联锁

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

通过本门课程的学习,学生应能掌握“审计”、“审计对象”、“审计职 能”、“审计分类”、“审计组织”、“审计目标”、“审计计划”、“审计 方法”、“审计证据”、“审计工作底稿”、“重要性”、“审计风险” “内部控制”“符合性测试”、“实质性测试”、“审计报告”、“政府审 计”、“内部审计”、“计算机审计”等基本概念、基本方法与基本理论:了 解审计产生发展的历程和审计产生的动因;熟悉收集审计证据的各种方法;在 熟练掌握上述内容的基础上,应能利用有关理论和方法,分析审计中的具体问 题,并能初步提出解决问题的方案

本文叙述了各种查找科技文献的方法。内容有篇名索引、著者索引、分类索引、主题索引、关键词索引、单元词索引和穿孔卡片的使用方法。对于这些索引的概念、原理、方法以及它们之间的比较和在文献检索中的功用,作者结合实际例子一一作了较为详尽的说明

4.1生命周期法 4.2原型法 4.3面向对象的开发方法 4.4系统集成 4.5CASE工具与可视化开发方法 4.6基于WEB的信息系统开发方法 4.7信息系统工程

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

针对自主研制的自由框架丝栅式高温应变片,建立高温应变片参数高精度标定装置,提出适合可行的标定方法,确定影响高温应变片测量结果的关键参数.根据提出的关键参数标定方法,可以得到高温应变片的灵敏度系数、热输出、零漂和蠕变特性随温度变化的曲线,建立应变测量的精度补偿模型,最终通过应变测量补偿验证并取得可信的结果,表明提出的标定方法准确可行,并可推广到其他形式的高温应变片参数测量中

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

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