子空间预测控制在固体氧化物燃料电池中的应用

为使固体氧化物燃料电池(SOFC)输出满足一定约束的稳定电压、提高其输出功率跟踪性能,采用文献中给出的SOFC动态模型,设计了基于子空间矩阵的预测控制器。将子空间辨识和预测控制算法结合起来,直接从开环输入输出数据获得预测控制器的控制矩阵,而不须经过中间参数模型辨识的步骤。仿真结果验证了所提子空间预测控制算法(SPC)的实用性。     

固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计

采用大长细比、轻结构质量设计方案的固体运载器结构刚度较小,姿态控制系统设计需要考虑弹性振动的影响。设计了自适应滤波器实现对箭体弹性振动信号的抑制:将滤波器参数自适应问题转化为系统参数辨识问题,通过Steiglitz-McBride参数辨识方法求解,该方法具有计算复杂性低、收敛迅速等特点,适用于箭上计算机实时计算。通过闭环仿真表明,在箭体弹性频率发生变化的条件下,具有自适应滤波器的控制系统能够跟踪这种变化,有效抑制振动信号对控制器的影响,保持运载器姿态运动稳定。     

论火灾现场物证的提取

火灾现场物证是火灾原因认定的证据之一,火灾现场物证的提取是关键,不同的火灾物证其提取方法不同,对火灾物证提取要求和方法进行了讨论。     

谈非法证据排除规则对边防毒品案件侦查工作的影响

2010年5月30日,最高人民法院、最高人民检察院、公安部、国家安全部、司法部联合发布的《关于办理刑事案件排除非法证据若干问题的规定》再次对非法证据的排除进行了明确的规定。基于此,对我国执行非法证据排除规则的现状,非法证据排除规则对边防毒品案件侦查工作的影响进行了探讨,并提出了相应对策。     

火灾等级标准问题的数量化研究

在定性分析现有火灾等级标准的基础上,做出了火灾等级标准的数量化探讨。将D-S证据理论方法应用到火灾等级的综合评价中,将死亡人数、重伤人数、直接财产损失三个重要指标作为评定证据进行信息汇集,将汇集结果作为评定标准,针对中国消防年鉴中530起重、特大火灾进行实例计算,并做出总体分析、特例分析和边界值分析。结果表明该方法克服了单因素评价的不足,使评价更加科学、合理。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.     

火灾调查的数值模拟探讨

随着火灾科学研究的逐步深入以及计算机技术的飞速发展,计算机模拟成为火灾科学研究中的重要手段之一。通过数值模拟研究手段为火灾调查提供依据,拓展创新火灾调查手段。     

基于证据熵对不确定性度量的决策表约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性.     

固体发动机星形药柱的形状优化分析

为了极大地提高发动机的结构完整性能,利用MSC.Nastran软件的结构优化功能,对星形药柱发动机进行了形状优化分析.探讨了发动机形状优化中位移模式和辅助模型的建立方法,根据发动机的结构和受力特点,建立了星形药柱的平面应变模型,对星形药柱的控制参数进行了灵敏度分析,并在此基础上对星形药柱进行了形状优化.优化结果表明:增大星边夹角和顶弧倒角可有效地缓解应力应变的集中程度.