基于改进拟连续算法的回转弹仓位置控制

为提高大口径火炮自动装填过程中回转弹仓工作的精确性和鲁棒性,在分析现有拟连续算法相关研究内容的基础上,设计一种全新的改进拟连续控制器对回转弹仓进行位置控制。通过与滑模扰动观测器相结合,新控制器增益不依赖于系统扰动的不确定性边界,且不需引入额外的控制器参数,降低了控制器的设计和调试难度。通过Lyapunov方程验证控制器本身及闭环系统的稳定性。仿真和试验结果表明:新设计的控制器相对于已有拟连续算法具有优越性,在受到不确定时变负载和不确定参数扰动的情况下,新设计的改进控制器在应用于回转弹仓时,在趋近段可以获得更快的收敛速度,减小到位超调量,并在滑动段有效减弱抖振。

基于新型固定时间稳定方法的一类二阶非线性系统镇定控制

本文研究了受未知外部扰动侵袭的一类二阶非线性系统的固定时间镇定控制问题.首先,提出了一种新的固定时间稳定方法,并给出了收敛时间及其上界估计值的计算公式.理论分析表明,收敛时间的上界与系统初始状态无关,可由系统参数完全确定.然后,基于所提出的固定时间稳定方法设计了新型滑模趋近律和终端滑模面,使得系统状态能够在有界的有限时间内,从任意初始状态收敛至滑模面并沿着滑模面收敛至原点,同时引入了基于系统状态的自适应切换方法,有效避免了终端滑模面导致的奇异问题.最后,通过仿真验证了算法的有效性.

中国污染场地修复后期管理研究

后期管理是污染场地风险管控和修复活动的重要环节,美国、荷兰、英国等均建立了完善的后期管理政策和技术体系。中国虽然初步构建了基于调查、风险评估、风险管控和修复、效果评估、后期管理的建设用地全过程风险管控体系,但当前针对后期管理仍存在制度要求不完善、技术规范缺乏、监管责任不明确等问题。在分析中国污染场地修复后期管理现状和国外实践经验的基础上,初步构建修复后场地长期管理框架,并提出健全后期管理制度、建立环境风险监控和预警技术体系、完善全生命周期管理体系等对策建议,以期为中国建设用地风险管控提供参考。

类别不平衡的分类方法及在生物信息学中的应用

提出一种处理正反例不平衡的分类方法,以解决生物信息学中的snoRNA识别、microRNA前体判别、SNP位点的真伪识别等问题.利用集成学习的思想,将反例集均匀分割并依次与正例集组合,得到一组类别平衡的训练集.然后对每个训练集采用不同原理的分类器进行训练,最后投票表决待测样本.为了避免弱分类器影响投票效果,结合AdaBoost思想,将每个分类器训练中产生的错误样本加入到下2个分类器的训练集中,既避免了AdaBoost的反复训练,又有效地利用投票机制遏制了弱分类器的影响.5组UCI测试数据和3组生物信息学实验证明了它在处理类别不平衡分类问题时的优越性.

永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性.

近红外在线检测硝胺推进剂主要固体组分含量

研究了近红外方法对硝胺推进剂主要固体组分含量进行在线检测的可行性。参照吸收药制备过程的搅拌分散条件,配制黑索金、硝化棉和水的混合体系并用光纤探头直接采集近红外光谱,以偏最小二乘法分别对黑索金、硝化棉建立定量校正模型,模型相关系数R分别为0.997 1、0.989 5;预测标准偏差RMSEP分别为0.096 8、0.111 0。运用上述模型对单个样品进行检测,从光谱采集到得出结果耗时小于30 s。实验表明,近红外方法快速、准确,具备在线检测硝胺推进剂主要固体组分含量的可行性。

RNA二级结构预测方法综述

RNA二级结构预测是计算分子生物学中的一个重要领域.本文介绍了RNA二级结构的预测方法,包括该问题的数学模型、主要算法思想以及每种算法对应的软件.在tRNA和RNase P RNA数据库中随机选取了几组样例对目前主要的7种软件进行测试,同时对每种软件的优缺点进行了详细比较.实验证明,当存在同源序列时,Pfold的效果优于其它软件.最后,在总结分析现有算法的基础上探讨了该领域进一步的研究方向.

基于关键字树的DNA多序列星比对算法

在构建进化树、比较单体型序列等生物信息学研究中,需要比对多个相似程度很高的DNA序列.对于数量多、序列长的多序列比对问题,通常使用时间复杂度较低的星比对算法.然而在处理大规模数据时,星比对的平方时间复杂度依然不能满足需要.因此,在星比对思想的基础上,本文结合关键字树理论,先找出完全匹配的区域,然后比对剩余区域,以达到降低期望时间复杂度的目的.两组实验证明了本文算法的有效性,在取得相同比对效果的情况下,本文算法运行时间小于其他方法.

链式回转弹仓的自适应鲁棒控制

针对链式回转弹仓的精确定位控制问题,提出了一种带有积分型滑模面的自适应鲁棒控制算法。在常规自适应鲁棒控制的基础上引入积分型滑模面,减小了稳态位置误差;采用非线性鲁棒反馈增益代替常规的定常鲁棒反馈增益,改善了系统的动态性能;理论上证明了文中提出的控制算法具有更好的动态性能以及稳态性能。空载、半载和满载3种情况下的仿真结果表明,文中提出的控制算法对系统参数变化和外部扰动不敏感,与常规自适应鲁棒控制相比,具有更高的控制精度以及更好的控制性能。

近红外在线监测改性双基吸收药混合均匀度研究

为了解决吸收药混合均匀度的传统检测方法耗时费力、阻碍固体推进剂生产工艺自动化和连续化实现的问题,提出采用微型近红外光谱仪对处于持续搅拌动态的吸收药采集光谱、结合移动窗口标准偏差法对光谱差异进行定量分析来监测均匀度实时变化的方法。通过采用人工取样结合液相色谱的传统方法对混合过程各阶段样品体系的均匀度进行验证,其结果与采用近红外方法监测结果一致。实验表明近红外方法高效、环保、安全,具备在线监测吸收药混合均匀度并实时判断混合终点的可行性。

基于集成学习和分层结构的多分类算法

分类是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容.文中提出基于集成学习和分层结构的多分类算法.首先依据问题的类别层分解问题,定义层次分类器的分层结构,然后在分层结构的基础上通过集成学习方法集成多个弱分类器以构成分类过程.在CCDM 2014数据挖掘竞赛中,文中算法在平均精度和F1-score等多项指标上均取得最高成绩,证明该算法在分类问题上的可行性.

链传动机械伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对存在啮合冲击、参数摄动以及非线性摩擦的链传动机械伺服系统的位置跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模控制方法.与常规自适应滑模控制不同的是,本文采用自适应策略估计系统时变参数,有效减小了模型不确定性的影响,然后采用模糊逻辑消除了常规滑模控制中的不连续控制项,削弱了抖振;用期望速度代替实际速度补偿非线性摩擦,减小了测量噪声的影响,改善了系统的控制性能.实验结果表明本文提出的算法对系统参数变化以及外部扰动不敏感,具有较高的控制精度.

旋转弹仓的自适应模糊滑模控制

针对存在啮合冲击、非线性摩擦以及参数大范围变化的旋转弹仓的位置控制问题,提出了一种自适应模糊滑模控制算法.该算法由2个模糊系统组成,分别用于逼近未知的理想控制律和补偿逼近误差,不需要知道系统的数学模型,具有较好的鲁棒性.在模糊逼近系统中,引入自适应算法在线调整模糊系统参数,改善了控制性能,提高了鲁棒性;在模糊补偿系统中,根据滑模变量调整控制作用,保证了滑模条件,削弱了抖振.空载、半载和满载3种情况下的实验结果表明,所提出的自适应模糊滑模控制算法对旋转弹仓的参数变化、啮合冲击以及非线性摩擦等不敏感,具有较高的控制精度.

基于扰动观测和补偿的PMSM伺服系统位置跟踪控制

针对存在参数摄动和外部扰动力矩的PMSM伺服系统位置跟踪控制问题,提出一种基于扰动观测和补偿的滑模控制方法。采用扰动观测器估计系统参数摄动以及负载力矩,并在此基础上对等效扰动进行补偿,减小了模型不确定性对系统控制性能影响,系统的位置跟踪误差由0.85 rad减小到0.35 rad;在保证系统稳定性的前提下,去除了常规滑模控制中的不连续控制项,有效地减小了抖振。实验结果表明,与工程上常用的PID算法相比,基于扰动观测和补偿的滑模控制算法不仅能够显著提高PMSM伺服系统的位置跟踪精度,而且能有效地削弱抖振。

生物信息学中的文本挖掘方法

从两个角度讨论应用于生物信息学中的文本挖掘方法。以搜索生物知识为目标,利用文本挖掘方法进行文献检索,进而构建相关数据库,如在PubMed中挖掘蛋白质相互作用和基因疾病关系等知识。总结了可以应用文本挖掘技术的生物信息学问题,如蛋白质结构与功能的分析。探讨了文本挖掘研究者可以探索的生物信息学领域,以便更多的文本挖掘研究者可以将相关成果应用于生物信息学的研究中。

质心法:受类别驱动的RNA二级结构预测方法

RNA二级结构预测问题是计算分子生物学中的一个重要问题.目前的RNA二级结构预测模型和算法都是把待测结构RNA的一级序列作为输入,仅根据输入的序列预测其二级结构.这样做丢失了待测RNA的类别信息,进而无法利用同类别RNA二级结构的保守性.在实际的生物学研究中,对于关心二级结构的RNA,其类别往往是已知的.本文提出一种新的RNA二级结构预测思路:结合类别信息、根据已知的近似形状细化RNA的二级结构.这种方法尤其适用于长度较短、保守性好的非编码RNA.该方法的一个关键问题是如何将一个序列按照近似的形状进行折叠.为此本文首次提出了茎区的"质心"和"质心距"的概念,并且给出了一个结合了Hopfield网络和类别信息的RNA二级结构预测算法.实验表明本文提出的方法在所测试ncRNA分子上效果好于目前的方法.

多序列比对算法的研究进展

多序列比对在阐明一组相关序列的重要生物学模式方面起着十分重要的作用。自从计算机的出现,就有许多研究者致力于多序列比对算法。人类基因组计划和单体型计划使多序列比对研究再次成为研究热点。本文详细归纳了多序列比对的主要算法,总结了国内外近年来多序列比对的研究进展,同时也分析并预测了未来该问题的研究方向。

下一代测序技术数据中的选择性剪切计算识别方法研究

随着测序技术的发展,下一代测序技术(Nex-t Generation Sequencing)给生物信息学领域研究带来了新的机遇和挑战.由于选择性剪切(alternative splicing,AS)在真核生物基因表达和蛋白质多样性方面的重要性,识别选择性剪切位点一直都是研究的重点.下一代测序技术的出现,使得选择性剪切研究的计算方法不断地变化.介绍了选择性剪切过去和目前研究的状况,然后总结了基于RNA-seq数据的选择性剪切研究方法、软件以及数据库,并利用了RNA-seq数据比较了相关软件,最后讨论了选择性剪切中计算方法的发展方向和前景.

一种基于关键字树的DNA数据库搜索算法

针对BLAST等软件在生物数据库中搜索DNA分子序列时,不能兼顾时间开销和搜索敏感性的问题,提出一种基于关键字树的多种子搜索算法。首先将查询序列分割成多个种子并将它们构建成一棵关键字树;然后利用Aho-Corasick算法在数据库中搜索,找到每个种子的所有完全匹配;最后检查种子匹配密度大的区域,确定其是否是查询序列的近似出现。实验表明算法兼顾了时间开销和搜索的敏感性,而且能发现基因序列中的移位现象.