研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果

通过工业试验对202不锈钢进行系统取样，分析试样中夹杂物的变化特征，结合热力学计算，研究了202不锈钢中非金属夹杂物的形成机理。在进行硅锰脱氧后，LF精炼过程中钢液内以球型Ca?Si?Mn?O夹杂物为主。对于硅锰脱氧钢，钢液中残余铝质量分数为1×10?5时，可以扩大Mn?Si?O相图的液相区，但铝质量分数超过3×10?5会导致钢中容易形成氧化铝夹杂物并减小液相区。在连铸坯中以Mn?Al?O类夹杂物为主，相较于LF精炼过程试样，连铸坯试样中夹杂物的MnO和Al2O3含量明显增加，CaO和SiO2含量明显减小，夹杂物个数则由LF出钢试样的5.5 mm?2增加到11.3 mm?2。结合热力学计算发现，凝固过程中会有Mn?Al?O夹杂物形成，这也使其成为连铸坯中主要的夹杂物类型

本章介绍多文档界面(MDI)、图像列表框、 工具栏、状态栏及应用程序向导。使读者 在界面设计和应用程序开发两方面都得到 提高

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值