虚拟仿真在滴水灌溉系统中的应用研究与设计

要实现滴水灌溉系统设计,需要完成大量参数的设定。其中不少参数不但需要考虑无线传输信号,还要综合考量地形、植株对传输信号的影响。但受实验场地、实验设备数量所限,难以构建出类似实际基地的实验环境。鉴于此,以工程应用为实验背景,设计了滴水灌溉控制系统虚拟仿真实验平台,主要解决需求与实际间的矛盾。首先进行目标函数的确定,既要满足滴灌效果,也要考虑成本造价。然后,对设备进行选型,主要包括水泵,干管,支管,毛管以及滴头型号的选取。选型完毕后,通过对设备参数进行有效调整和配置,从而完成整个滴灌系统的设计。该虚拟平台存在着大量交互内容,包括各种管网参数。可以进行多种排列组合,最重要的是短时间内就能得到反馈信息。整个平台界面友好,操作简便,可用于控制类及农业自动化相关课程的教学与实验。

利用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶

利用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶孙启鸣，牛健英，黄玉贤，曹继伟（黑龙江省畜牧研究所·齐齐哈尔１６００００）１推广乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶的十年回顾采用乳过氧化物酶体系保存生鲜牛奶的方法是迄今除了冷贮之外最有效的方法。乳过氧化物酶体系，包含三种组分...

原料乳样品的保存方法

原料乳样品的保存方法ＴｈｅＰｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＴｅｓｔＳａｍｐｌｅｏｆＲａｗＭｉｌｋ牛健英黄玉贤王芝周树山王德玉孙启鸣王梦新孟辉谢春胜（黑龙江省畜牧研究所）１引言世界各国核定乳价的方法各不相同。美国从１９６１年开始用下列３种方法...

沥青混合料动态模量的国内外研究进展

材料在试验时的受力状态越接近路面结构的真实受力环境,所得到的参数就越客观准确。在路面结构受到行车荷载、气候、环境等因素的多重作用下,沥青混合料的动态模量能够更加真实地反应路面结构的实际工作受力状态与材料性质。美国NCHARP的研究成果表明,高温和中等温度下的动态模量能很好的反映沥青混合料的抗高温和疲劳开裂的能力。本文在查阅研究国内外相关资料的基础上,综合介绍了沥青混合料动态模量及其近些年来国内外的研究进展,最后提出了沥青混合料动态模量进一步的研究方向。

一种含噪声不确定多输入多输出非线性时变系统的最优跟踪控制

如何在确保实时性能的前提下,将系统耦合、随机因素、时变特性和不确定非线性的影响一同最小化具有重要意义.为此,本文提出了一种基于自适应多维泰勒网(MTN)的优化控制方案,包括MTN控制器(MTNC)和MTN滤波器(MTNF).首先,设计基于强化学习和自适应动量因子的改进梯度法来调节MTNC权值以快速响应被控对象的不确定性和时变特性,实现最优控制;证明闭环系统稳定性.而后,通过Lyapunov稳定性理论设计MTNF权值更新律,使动态误差指数收敛到零;恰当选择Lyapunov函数来构造具有全局最小值的能量空间并对MTNF的Lyapunov特性进行分析;证明MTNF误差的收敛速度和收敛区域,避免奇点问题.最后,仿真结果表明所提出的控制器和滤波器可在较短的时间内获得更高的精度.

论文化自信引领下大学生优秀文化观的培育

文化是一个民族与国家的灵魂,是文明传承发展的不竭动力。文化观的认知很大程度影响着一个国家文明发展的兴衰。对当前大学生文化观认知的现状进行科学的调查、统计与分析,厘清其“一强两弱”的基本特点,并有针对性地探索优秀文化观培育的有效途径具有重要的理论与实践意义。

论新时代中国特色工匠精神及其哲学基础

随着社会生产力的发展和工程技术的日趋复杂,“工匠精神”的内涵也在不断充实和发展,历久弥新,意蕴丰富。改革开放以来,中国在科学、技术、工程和产业四大领域的世界竞争中取得辉煌成绩,特别是能够在工程建设领域一枝独秀,很大程度上得益于中国工程师不断传承与发展的工匠精神。这种工匠精神发展到新时代,已经摆脱了微观个体匠心独运的局限,上升为宏观集体意义上的新时代中国特色工匠精神。以中国传统工匠精神为基础,辩证唯物主义世界观和方法论为指导,探究新时代中国特色工匠精神的内涵及其哲学基础,并在中国特色社会主义现代化建设的伟大工程中加以传承与发扬,具有重要的理论和实践意义。

具有噪声干扰的非线性时变系统多维泰勒网辨识和控制

针对含噪声不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)稳定的自适应控制方案,其中3个MTN分别被用来实现非线性滤波、系统辨识与自适应控制.首先,MTN滤波器(MTNF)用来消除测量噪声,以得到无随机干扰的模型输出.然后,MTN辨识器(MTNI)用来表示系统动态映射且比传统神经网络泛化能力更强.而后,MTN控制器(MTNC)用来实现系统精确跟踪控制,其中时变被控对象由MTNI辨识并将其动力学特性信息实时提供给MTNC使其"光滑"自适应.此外,利用改进的灵敏度计算方法来剪除MTNI和MTNC的冗余输入和冗余中间层回归项.最后,证明基于MTN的闭环系统稳定性,并给出最优学习率以期实现快速学习.仿真结果表明,该方法具有精确的辨识能力、良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力,可实现含有不确定性、随机因素和时变特性的非线性系统自适应实时控制.

基于多维泰勒网的电力系统辨识研究与应用

系统辨识是非线性系统理论的重要组成部分,根据已知的数据建立系统模型并对内部参数进行在线估计,对电力系统的分析、预报、故障诊断乃至进一步智能化发展都有很大的促进作用。提出一种基于多维泰勒网的新型辨识方法,用来对电力系统进行辨识。多维泰勒网结构简单,对非线性系统具有很强的逼近作用。引入共轭梯度法,采用自适应可变步长调整算法,只需整定内部参数,即可将辨识误差最小化。最后,通过一个数值仿真实例和某35 kV变电所电压运行数据辨识实例,验证了所提出方法的有效性。

一种具有噪声干扰的MIMO非线性时变系统自适应控制

针对含噪声多输入多输出不确定非线性时变系统,提出一种基于多维泰勒网(MTN)的自适应控制方案,其中两个MTN分别用来实现优化控制和非线性滤波.首先,提出多维泰勒网控制器(MTNC)以实现实时跟踪控制.将滤波输出与期望值之间的闭环误差作为MTNC的输入,根据系统不确定因素引起的误差,基于稳定的学习率,设计线性再励的自适应变步长算法以快速更新MTNC权值.其次,提出多维泰勒网滤波器(MTNF)以消除测量噪声.由于定义了测量值与MTNF输出之间误差的Lyapunov函数,自适应MTN滤波系统兼具基于Lyapunov理论的自适应滤波(LAF)和MTN的特有性质.最后,通过在Lyapunov意义下选取适当的权值更新律,可使MTNF输出渐近地收敛到期望信号,并证明了滤波器的收敛性和稳定性.仿真结果验证了所提出方案的有效性.