延迟输入对回顾式持续葡萄糖监测系统准确性的影响

[目的]探讨延迟输入对回顾式持续葡萄糖监测(CGM)系统准确性的影响。[方法]选取2018年1月—2018年12月于海军军医大学附属长海医院门诊就诊,行回顾式连续葡萄糖监测的2型糖尿病病人182例,比较延迟3 min、5 min、10 min、15 min、20 min输入校正血糖值对血糖平均绝对差(MARD)的影响。[结果]延迟5 min输入,MARD最低,差异有统计学意义(P<0.05)。[结论]糖尿病专职护士在2型糖尿病病人血糖监测中,在回顾式连续葡萄糖监测系统中延迟5 min输入校正值,可提高准确性。

输入延迟未知的二阶对象的黄金分割控制

研究输入延迟未知对象特征模型的控制问题.采用闭环系统直接求根方法,结果表明:最小方差控制对未知输入延迟不具有鲁棒性,原型黄金分割控制能应对较小的未知输入延迟变化,λ型黄金分割控制能应对较大的未知输入延迟的变化.针对稳定、临界稳定、不稳定以及双积分特征模型,在未知的输入延迟条件下,进一步研究了原型和λ型黄金分割控制器对未知输入延迟的稳定性和性能鲁棒性.对稳定的被控对象,λ型黄金分割控制器,可应对很大的未知输入延迟,且闭环性能基本不变;对非稳定对象的特征模型,λ型黄金分割控制器,可提高应对未知输入延迟的稳定能力,通过优选λ,可优化闭环性能.

射频功率放大器前馈输入延迟神经网络模型(英文)

提出一种三层前馈输入延迟神经网络模型用于建立射频功率放大器有记忆的非线性行为模型.反向传播算法用来训练神经网络以提取神经网络模型参数.在仿真中,提出的模型可以通过典型的偶次多项式有记忆功率放大器模型来证明,并且比较了不同数目的延迟单元和隐层神经感知器的模型结构下的性能.为了用实验验证模型的有效性,建立了能达到60×106sample/s采样率数字测试平台用于采集功率放大器的输入和输出数据.选用矢量信号源产生的3·75MHz16-QAM信号作为功放输入信号来测试功放的动态AM/AM和AM/PM特性.通过分析比较时域和频域仿真结果和实验测试结果,模型在收敛性、精度和执行效率方面都达到很好的效果.

基于输入延迟神经网络的船舶GPS/INS组合导航

基于人工智能(AI)相关方法能够为全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)组合提供可靠的位置信息。目前,所有基于AI的方法都是将INS误差与相应的INS输出在某些时刻进行关联,而没有考虑误差对INS过去值的依赖性问题。文章提出一种输入延迟神经网络(IDNN)框架,基于当前和过去INS的位置和速度对INS位置和速度误差进行建模,以确保在GPS长时间中断期间提供更可靠的位置信息。将导航级INS与GPS接收机组合,使用不同航迹的测试数据对该方法进行评估。将基于IDNN模型与目前常用的AI技术方法进行比较,结果表明,该方法在GPS长时间中断情况下的定位精度显著提高。

具有输入延迟和增量约束的鲁棒预测控制器

对于具有输入延迟和增量约束的多包描述不确定系统,研究了鲁棒预测控制器的设计问题。针对控制增量的约束,通过将系统模型增广的方式,解决了约束不对称性给LMI处理带来的困难。并且根据增广系统的特殊结构,提出一种新的鲁棒预测控制在线算法。该算法借鉴增益调度方法,基于多步控制集设计参数依赖的反馈控制律,在一定程度上降低了保守性并改善了控制性能。仿真结果表明了该方法的有效性。

输入延迟系统的切换伪预测镇定控制器

为一类具有输入延迟的系统设计切换伪预测器,在避免含有输入积分项的同时,实现了精确的状态预测,为应用非延迟系统的控制器设计方法提供了基础和依据,从而可简化闭环系统稳定性和动态性能分析.以控制量实际影响系统状态的时刻为界,将原系统划分为开环和闭环2个子系统,据此构造具有切换结构的伪预测器预测系统状态.利用预测状态为输入延迟线性系统设计镇定控制器,并证明了闭环系统的渐近稳定性.

带有输入和通信延迟的EL系统分布式自适应协调控制

针对带有不确定参数与各种时间延迟的网络化欧拉-拉格朗日系统(EL)协调控制问题,基于图论相关理论,运用李亚普诺夫稳定性理论和频域分析方法设计了一种自适应协调控制器,本文给出的考虑参数不确定性、输入延迟和输出延迟的协调控制算法是在一个统一的理论架构下进行推导的,该协调控制算法允许不确定参数与时间延迟的存在。设计数值仿真验证了协调控制器的有效性,仿真表明,本文给出的协调控制算法能够很好地实现控制目标,EL系统的收敛条件取决于输入延迟量。

基于减少输入扰动,消除电磁干扰

针对各种类型PLC,从抑制干扰源、切断或衰减电磁干扰的传播途径和提高装置及系统的抗干扰能力的3个基本原则入手,就系统中电磁干扰的产生、传播和抑制措施进行了相关的论述,提出了利用软件资源进行故障检测的思路,系统分析了计数器法和延迟输入法等减少数字量输入扰动的作法和特点;分析了限幅法、延迟滤波限幅法、延时屏蔽分析、延迟滤波比较法、积分消抖滤波法等减少模以量输入扰动的作法和特点。这些方法投入少,可不断升级,一定程度上可弥补硬件设计的不足。

一种新的动态神经网络及其在机器人监督控制中的应用

针对提高机器人控制性能这一类问题 ,在复合输入动态递归网络的基础上 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟输入动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetworks)。该动态网络具有新的拓扑结构及学习规则 ,各权值矩阵的含义更为明确 ,权值的训练过程更为简洁。网络增加了输入输出层前一步的状态信息 ,收敛速度及稳态精度与其它常用网络结构相比均有明显提高。将该网络用于机器人的监督控制系统 ,利用神经网络建立起被控对象的逆模型 ,与传统PD控制器结合 ,进一步确保了控制系统的稳定性 ,有效地提高系统的精度和自适应能力。

不确定系统的变采样控制

针对如何设计一个状态反馈采样控制器使得具有参数不确定性的系统是指数稳定的问题,研究线性不确定系统的采样控制问题。基于输入延迟方法,将采样控制系统转化为具有时变延迟的连续系统,其中系统矩阵的参数不确定性是时变范数有界的且采样区间是有已知上界的。结合Lyapunov稳定性理论引入了一个新的时间依赖Lyapunov函数,以线性矩阵不等式的形式给出了在变采样情况下不确定系统指数稳定的充分条件,并通过具体的仿真算例验证该充分条件的正确性。仿真结果同时说明了采用该方法进行设计的状态反馈控制器可使被控系统具有较好的鲁棒稳定性。

选择用于平台罗经故障检测的神经网络结构的方法

在基于神经网络的平台罗经故障检测中,为了提高故障检测的灵敏度,要求神经网络拟合平台罗经动态系统时均方预测误差的均值及其标准差均小。影响神经网络对系统拟合精度的因素既有隐层节点数也有输入延迟数。本文以均方预测误差的均值和标准差共同作为评价神经网络逼近平台罗经动态系统性能的指标,并借用系统化交叉证实法的结构,且增加一个外循环用以同时选择输入延迟数,构建选择用于平台罗经故障检测的神经网络结构的方法。

输入时滞多智能体系统的输入受限一致性控制

针对具有输入幅值约束的输入时滞机械系统,研究基于有向图拓扑的多智能体系统(multi-agent system,MAS)的一致性控制问题。对于只有部分智能体能够接收到理想信号的情况,提出一种观测器,使每个智能体都能观测到理想信号,并证明观测误差的指数收敛性。在控制器设计中,通过将系统的输入积分反馈到控制器中,消除输入延迟的影响;结合输入积分法和双曲正切函数,在解决输入延迟问题的同时限制控制输入幅值,并利用FMINCON函数优化控制参数。最后,利用李雅普诺夫方法证明控制目标的实现和闭环系统的渐近稳定性。仿真结果表明,所提出的观测器和控制器能够有效实现系统的一致性控制。

一类非线性时滞系统的采样控制

针对于采样区间具有已知上界的非线性时滞系统,分别考虑了常采样和变采样两种情况下的采样控制问题.目标是设计一个状态反馈采样控制器,使得闭环系统指数稳定,并且满足给定的性能指标.基于输入延迟方法,可以将采样控制系统转化成具有时变延迟的连续系统.引入了新的时间依赖Lyapunov函数,这些Lyapunov函数在下一个采样时间到来之前没有增长.以线性矩阵不等式(LMI,Linear Matrix Inequality)的形式给出了具有时变延迟的非线性扰动系统指数稳定的充分条件.仿真结果说明了所提方法可以提高系统的抗扰能力.

TSM control of the delayed input system

The paper proposed a terminal sliding mode control method for the delayed input system with uncertainties. Firstly,through the state transformation,the original system was transformed into the non-delayed controllable canonical form system. Then the paper designed a terminal sliding mode and terminal sliding control law with Lyapunov method for the transformed system. Through the method,the reaching time of the any initial state and the convergencing time to the equilibrium points are constrained in finite time. The simulation results show the validation of the method.

信息物理融合系统的分布式采样控制

针对信息物理融合系统(CPS)中的协调采样控制问题,提出了一种分布式控制算法.首先将CPS中的物理过程和数据信息处理过程建模为一组耦合关联的子系统和一组可以相互通信的控制器;然后利用输入延迟方法构造Lyapunov-Krasovskii函数,并对系统的稳定性进行了研究;接着基于稳定性理论,给出了系统在分布式采样控制律下的稳定性条件,并在此基础上设计了一种分布式采样控制算法.数值仿真结果表明:当控制器通信连接与系统耦合程度相当时,用于控制耦合程度较强的子系统控制器增益较小;当最大采样时间变大时,控制器的控制约束量变大;文中提出的算法能根据物理过程的耦合关系合理地配置CPS中的控制器资源.

用于门控组件的高精度低抖动同步技术

根据距离选通微光ICCD组件及水下高速成像组件中对于门控电路的需求,本文解决了在外触发模式下,系统输出脉冲与外触发之间的同步效果差与抖动大问题,提出一种基于FPGA精细调节单元IODELAY的高精度低抖动的同步脉冲控制技术。此单元具有受温度影响小、时间分辨率高的优势,充分满足了组件中像管对于门控时间精度与抖动的要求,此技术在各类门控组件中有很好的应用价值。

具有时变时滞采样控制系统H_∞控制器设计

基于Lyapunov泛函,该文研究了具有时变时滞采样控制系统状态反馈控制问题。利用输入延迟法,把采样控制系统转化成一个连续时滞系统;并利用改进的锥补线性化算法求解非线性矩阵不等式;得到了得到满足设计要求的控制器参数K。

基于FPGA的多路高速数据传输同步时延测量系统

为了测量多路高速数据传输的同步时延,设计了一种同步时延测量系统,采用FPGA的输入输出延迟单元(IODELAYE)和混合模式时钟管理器(MMCM)移动采样点位置,得到不同采样点位置的采样数据,通过计算机分析采样数据,找到传输不稳定的采样点位置,并计算出同步时延。IODELAYE保证了系统的高精度,通过与MMCM的结合,使系统具有宽量程的特点。测试结果表明,该系统性能稳定,测量误差小于0.2 ns,适用于多路高速数据传输场合。

基于采样数据观测器控制设计

为预测采样系统实际状态,本文基于采样数据构造系统状态观测器,研究了线性系统基于采样数据观测器反馈镇定问题。先给出线性系统采样观测器的设计,并利用李雅普诺夫泛函方法,结合线性矩阵不等式技术,给出采样数据观测器和控制器设计方案,并通过仿真算例进行验证,仿真结果表明,在同一时刻,系统的状态能够及时达到稳定,证明本文所设计的控制器是有效合理的。

基于采样控制的时滞神经网络的指数同步

基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。