政府信息的网上检索

政府信息是互联网上最有价值的一部分信息,但由于其信息量巨大,来源分散、无序,从而给检索利用此类信息带来了一定难度;从网上政府信息的特点、检索方法、检索技巧等方面对政府信息的网上检索作了论述.     

12.7mm高射机枪模态试验与分析

本文利用实验模态分析技术和有限元法研究机枪—土壤系统的动态特性,通过模态试验获得机枪在硬质土壤支撑条件下的低阶模态信息,据此对机枪有限元模型的边界条件进行模拟,并从动力学角度分析影响射击精度的主要因素,为进一步研究机枪结构动力修改和质量评估提供依据,     

一种新的变结构控制方案及其在船舶操纵中的应用

船舶的操纵与控制问题可以归结为一个四阶线性系统在环境干扰、参数摄动与建模误差同时存在时的状态空间控制问题。传统的变结构控制应用于船舶操纵系统易导致频繁来回操舵。本文研究一种连续的变结构控制方案,进一步讨论了其稳定性及优点,并将其引入限制水域的船舶操纵中。仿真表明,它可以完全抑制频繁来回操舵或抖振,并可得到较理想的控制效果。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

一类不确定大系统的分散变结构模型跟随控制

针对一类具有不确定参数和外界扰动的非线性大系统 ,在子系统互连项上界具有多项式形式的条件下 ,提出了一种分散变结构模型跟随控制器设计方案。该控制器不需要未知参数变化、外界扰动以及子系统互连上界的先验信息 ,能够通过自适应率对上述信息进行在线估计。在保证闭环大系统渐近稳定的条件下 ,同时实现了各个子系统滑动模态的存在性和可达性。理论分析和仿真结果验证了本文所提方案的有效性