基于素数的混沌伪随机数发生器的安全性分析

分析了一类基于素数的混沌伪随机数发生器的安全性问题。分析表明,此类混沌伪随机数发生器的输出不是密码学安全的伪随机序列,在截获不长的一段序列的基础上即可很容易地恢复此类PRNGs的全部密鈅。虽然基于素数的方法在改善混沌序列相关性能、周期长度等方面具有一定的优势,但是却不能增加序列的不可预测性,这就限制了此类混沌伪随机数发生器在诸多应用领域中的应用前景。     

一类基于m序列的非线性序列生成器

构造了一类非线性序列生成器,其生成的序列周期长,线性复杂度高,且可控制。分析表明在满足一定条件下,它具有很高的安全性,适于做密钥流生成器。     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈-反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿.文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较.文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性.     

带脉冲负载多相储能发电机励磁控制系统设计

对于转速和负载同时扰动的多相储能发电机励磁控制系统,传统电压反馈控制难以满足直流侧调压要求。为此,设计了一种具有前馈加电压、电流双闭环反馈控制结构的励磁控制系统。该系统在电压闭环与电流闭环控制的基础上,引入了前馈控制环节,给出了推导前馈控制方程以及获取前馈控制参数的方法。实验结果表明:前馈控制在励磁控制过程中起主导作用,有效提高了励磁电流响应速度;电流反馈与电压反馈控制可对前馈控制误差进行补偿,有效提高了直流侧调压精度。     

磁致伸缩作动器的位置跟踪补偿控制

为提高磁致伸缩作动器控制精度,以 Jiles-Atherton 磁滞和动力学模型为基础,通过优化偏执磁场和预紧力来提高作动器线性度,并基于前馈控制、PID 反馈控制及柔性神经网络理论,提出了前馈补偿 PID 及柔性神经网络前馈补偿 PID 控制策略。同时,以偏置正弦和阶跃为指令信号,研究作动器的位置跟踪和补偿控制。仿真表明：相比常规 PID 控制和前馈补偿 PID 控制,柔性神经网络前馈补偿 PID 控制具有更好的位置跟踪效果和抗干扰能力,具有无振荡、无超调、响应速度快的特点。     

脉冲雷达探测的神经网络法

本文介绍一种使用多层前馈神经网络进行脉冲压缩的新方法。利用13元素Barker代码和具有长度为15、31和61位的最大长度序列(m-序列)作为信号代码,并分别制成了四种网络。在每个网络中,输入单元数与信号长度是一样的,而隐藏单元数为3、输出单元数为1。在每个网络的训练中,采用反向传播学习,训练期为500。利用这种方法,可以使输出峰值信号-边瓣比大于40dB。此外,这种容错神经网络可以为脉冲雷达探测提供鲁棒性。     

基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计

为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈-反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈-反馈控制器参数进行了优化.仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈-反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性.     

巡航导弹地形跟踪系统仿真的研究

基于预见控制理论,采用零相位误差跟踪控制器,实现巡航导弹的前馈控制,能使导弹飞行良好地跟踪地形,还给出了前馈控制器的设计方法,并对导弹飞行过程作了系统仿真.     

伺服系统设计中前馈补偿量的优选

在伺服系统的传统设计方法里,关于前馈补偿量的选择,主要考虑的是补偿的精度和实现的代价,而没有定量考虑测量噪声的影响,本文从分析各种误差源入手,计算这些误差源对输出精度的影响,并且建立了用以衡量系统精度的评价函数,据此可对伺服系统里的前馈补偿量进行优选,文章对电视自动跟踪系统前馈补偿量的选择进行了较详细的讨论。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

阻止差分密码攻击的有效方法

差分密码分析方法是1990年由E.Biham和A.Shamir提出的,这种方法对DES算法及DES类体制构成了威胁。本文在剖析了差分密码分析方法工作原理的基础上,提出了改进DES算法的7种方法,从而可以有效地阻止差分密码分析法的攻击。     

基于重复控制的前馈补偿方法研究

军用移动电站的并网系统在向电网馈电的过程中,当电网电压波动,特别是系统工作于轻载时,会使并网系统输出电流畸变,电流谐波含量增高．在研究传统并网电流控制的基础上,首先提出将重复控制引入电网电压前馈控制计算中,达到抑制电网突变对系统前馈的影响和消除电网周期性扰动产生的电流畸变的目的,提高了系统稳定性;然后采用前馈控制和PI控制器串联方式,保证系统的动态性能．实验结果表明,基于重复控制的前馈补偿方法便于实现,该方法能够降低并网电流总谐波,提高系统稳态特性和并网输出电压质量．     

自适应逆控制FXLMS算法有源噪声控制仿真研究

前馈有源噪声控制方法可在较宽的频带有效,使之获得了广泛的应用.在前馈有源噪声控制中,直接使用传统的FXLMS算法时,由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统,导致系统的性能下降.文中提出一种基于非最小相位系统逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法,用带宽随机噪声信号和实测风机通风管道噪声信号进行仿真实验研究,结果表明,较传统的FXLMS算法有明显的改进.     

基于前馈控制与反馈控制的位置伺服研究

针对机械臂动态惯量变化大,伺服控制电机定位精准、响应速度快等需求,位置环采用前馈控制和传统PID反馈控制相结合技术,建立控制系统的数学模型和控制策略,搭建了无刷直流电机全闭环控制系统的硬件。该伺服控制系统在参数变化、建模不准确时具有更高的动静态性能和鲁棒性。实验结果验证,使用位置前馈控制策略具有快速的动态响应和高精度定位特性。本伺服控制系统能够克服传动机构的间隙,可应用于关节机器人控制系统和随动设备中,具有广泛的应用前景。     

两种具有动力学补偿的机器人位置/力混合控制器

文中提出了采用前馈动力学补偿和实时动力学补偿的两种机器人位置/力混合控制器。仿真结果显示了这两种动力学补偿的有效性。由于动力学补偿的引入、机器人位置/力混合控制系统的性能得到明显改善。     

有排气弹丸底部阻力的估算方法

综合了国内外有关排气温度、分子量和来流马赫数影响底部阻力的实验和理论成果,采用人工神经网络方法处理了实验数据,提供出一个有排气弹丸底部阻力的工程估算方法。     

低轮PUFFIN算法的积分攻击

PUFFIN是一个分组长度为64bit的轻量级分组密码算法,其密钥长度为128bit。对PUFFIN抵抗积分攻击的能力进行研究,构造并证明PUFFIN算法存在5轮和6轮积分区分器。利用6轮积分区分器对8轮PUFFIN进行积分攻击,可恢复2轮共100bit轮密钥,攻击的数据复杂度为220个选择明文,时间复杂度约为233次8轮加密,存储复杂度为220,这是目前为止对PUFFIN最好的积分分析结果。     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。