RBF网络整定的PID控制器在发动机空燃比控制中的应用

传统的PID控制器很难适应复杂的非线性机械系统的控制,本文提出一种新型的用RBF网络整定的PID控制器来处理这类问题,并在发动机空燃比控制效果上与传统PID控制器进行了比较。仿真结果表明:该新型控制器控制效果比传统PID控制器好,在其他非线性复杂机械系统控制上也有一定的应用价值。     

纳米LaxSr1-xCu1-yCoyO3的制备和光电催化特性

用甘氨酸-硝酸盐燃烧法制备LaxSr1-xCu1-yCoyO3纳米晶体复合氧化物,并用XRD、SEM、EDS以及IR对纳米晶体的晶型、晶粒大小、形貌及组成进行表征,晶体粒子是球形的,粒径在17.8~43.7 nm之间,为正交和立方晶系。用活性碳为载体制备功能氧电极,采用三电极体系,测试循环伏安曲线,发现该氧电极具有双功能催化特性,但不完全可逆。利用汞灯作为激发光源,对水溶性染料进行光解实验,利用紫外-可见、红外以及人工神经网络光度法研究LaxSr1-xCui1-yCoyO3的催化性能。结果表明:LaxSr1-xCu1-yCoyO3(x=0.3,0.7;y=0.3,0.7),具有较强光催化特性,该复合氧化物催化剂对含有5种染料的废水具有高效脱色作用。     

基于径向基神经网络的Internet网络时延模型研究

以Internet为媒介进行控制信息的传送,是远程控制发展的重要趋势,而Internet传输时延的不确定性,使得这样的远程控制信息闭环控制系统难以实现.在实际测量网络时延实际数据的基础上,利用滑动模型和样条原理,采用滑模均值代替滑模的常规输入值,利用径向基神经网络建立了网络时延的模型.仿真结果表明该模型能够反映并预测该测量数据所代表的网络路径之间的时延特性,并能在基于Internet的闭环控制系统的设计中有效地替代实际网络进行研究;而所用的建模方法具有快速、准确的特点,能用于在线学习网络模型并对网络的时延值进行预测,为基于Internet的远程闭环控制提供了新的思路.     

系杆拱桥的损伤识别与诊断研究

桥梁结构损伤识别是对既有桥梁结构进行损伤检测的重要一步.理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤信息.对兰州市某黄河公路大桥系杆拱结构进行了损伤数值模拟,提取其固有频率作为BP神经网络的输入参数来训练网络,对结构的损伤进行了模拟诊断分析,并在与实桥的损伤结果基础上提出了基于BP网络的系杆拱损伤诊断的方法.     

12 m氢燃料电池城市客车电电混合动力系统设计方案

介绍一款12m氢燃料电池城市客车动力系统的设计方案,论述其电电混合动力系统构型、液冷动力锂电池系统、整车控制系统等设计及整车性能仿真分析。     

氢燃料电池汽车产业价值链分析

氢燃料电池技术有可能为汽车、能源工业带来革命性的变化,毫无疑问会使汽车产业的竞争格局、能源供应方式发生根本变化。汽车产业价值链将出现重大的变革,价值链的核心不再是燃油、燃油发动机,而是氢燃料电池、储氢与供氢系统。本文建立氢燃料汽车价值链模型并进行了分析,氢燃料汽车电池、储氢与供氢系统将是新商业模式最大受益者;燃油、内燃机供应商、传统汽车制造商的前景将不容乐观,相关企业需从新的产业链找到位置和突破口,才能在变革中求得发展。     

基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法

在运用恒虚警（CFAR）检测算法中,一个非常重要的工作是根据给定的恒虚警率确定其标称化因子。当标称化因子关于虚警率的关系式很难甚至于是不可能得到时,传统上采用仿真方法,但仿真方法的计算量非常大。为此文章利用BP神经网络具有强大的逼近任意非线性关系式的能力,提出了一种基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法。通过实例研究表明,通过对BP神经网络的输入进行自然对数的变换后,其对虚警概率和标称化因子的关系进行逼近时需要的训练次数将大为减少,研究还表明基于BP神经网络的标称化因子确定方法具有相当高的精度。     

基于BP神经网络的航空故障诊断

BP神经网络在故障诊断中发挥着越来越重要的作用。基于航空设备的参数匹配问题,提出了一种对输入值进行相关性处理的方法,然后利用BPNN有自适应Lr的梯度下降算法的进行训练。仿真结果证明该模型训练速度快且有效。     

燃料电池作为船舶动力装置的可行性分析和研究

通过分析燃料电池的特性参数,对燃料电池作为船舶动力装置的经济性、安全性和可靠性进行了分析和探讨.相对于传统的柴油机和燃气轮机,燃料电池在效率、维修和保养方面有着巨大的优势;从现有的能源消耗方式及对环境的影响来看,氢燃料电池有着无可比拟的环境优势--零污染;此外,燃料电池所需的辅助设备少、自动化程度高、配置灵活、结构简单,故出现故障的概率远远低于传统的动力装置.随着科技的发展,燃料电池的材料和制造工艺将不断得到完善和提高,在不久的将来,燃料电池将成为船舶的主要动力设备.     

内河河口建设航电枢纽预评价

在支流入汇河口地区建设航电枢纽既有一般枢纽普遍存在的共性问题,又有支流人汇对于流壅水顶托的影响,这种影响是一个非线形动力学过程。以某河段拟建航电枢纽为例,借助神经网络处理非线形问题的优势,利用实测水文资料作为学习样本,建立了预测枢纽尾水位的BP数学模型。用该模型预测了枢纽三种调水方式下枢纽上、下游的水位落差,评价了枢纽建成后支流入汇对枢纽的出力、泄流能力和通航等方面的影响,为工程设计提供了依据。