明渠沙纹形成的试验研究

在单向水槽中对沙纹的形成及演化机理进行试验研究，通过改变床面剪切应力来研究沙纹的形成过程，探讨了床面存在的主要扰动形式，并分析了沙纹的形成机理。     

分布式网络控制系统的输出反馈控制

建立了同时具有前向通道传输时延和反馈通道传输时延的线性分布式网络控制系统的数学模型.用该数学模型将系统变换为具有状态与控制时变时滞的线性时滞系统.基于代数Riccati方程方法,提出了H∞鲁棒输出反馈控制方法,以使系统闭环控制稳定.仿真算例结果表明,在t=2.5 s时,系统状态都达到了0,保证了系统具有较快的零状态响应速度.给出了这类系统的H∞鲁棒输出反馈控制器的综合设计示例.     

时变MIMO系统的联合符号检测与信道估计

针对MIMO系统时变多径信道,结舍分集舍并,提出一种带判决反馈的修正混和型MLSE（DF-MHMLSE）为基础的低复杂度联合符号检测与信道估计的递推算法．发送端仅需少量导频符号用于信道估计初始化,在此基础上,针对系统中各MISO子系统,分别采用修正混和型MLSE算法（MHMLSE）,形成临时判决符号矢量集合及对应的临时信道矢量集合,最终根据分集合并确定最佳判决符号矢量,同时实现信道矢量的自适应更新,该算法减小了传统MIMOMLSE的计算复杂度,实现了逐符号检测,并取得了较低的误比特率．     

时变时滞细胞神经网络的周期运动的稳定性

利用M-矩阵理论和矢量Lyapunov函数方法,研究变时滞周期运动细胞神经网络的全局指数稳定性．在放松该类神经网络激活函数的有界性、单调递增性、可微性及Lipsehitz连续等条件下,得到了该类神经网络周期解的存在性与全局指数稳定的代数判据．该判据基于神经网络激活函数满足的条件,利用连接权值矩阵及阻尼系数矩阵构造测试矩阵,根据测试矩阵是否为M-矩阵判定系统周期解的存在性与全局指数稳性．     

多自由度线性系统在非结构扰动下鲁棒稳定的扰动界

本文讨论多自由度线性系统在非结构扰动下鲁棒稳定的扰动界.分别应用L扭punov 方法和基于矩阵的Kroncker乘积与其它组合矩阵的性质的方法,导出了使扰动系统 保持渐近稳定的、直接由系统的系数矩阵扰动项表示的扰动界。文末给出了用于阐明 所得结果的数值算例。      

具分解的无界时变区间矩阵的稳定性分析

采用矩阵测度和向量Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数对具分解的无界时变区间矩阵的稳定性了分析,给出了其稳定的判别准则。推广和改进了目前时变区间矩阵稳定性研究的一些工作。     

船舶永磁同步电机在线惯量辨识研究

针对船舶永磁同步电机推进系统的转动惯量和负载转矩存在扰动的问题,提出基于梯度校正法与扩展卡尔曼滤波器结合的在线惯量辨识算法,采用梯度校正法对转动惯量进行辨识,利用扩展卡尔曼滤波器观测负载转矩,辨识的惯量值对滤波器的系数矩阵进行修正,同时观测的负载转矩作为梯度校正法的输入参数以及作为电流环的前馈补偿。仿真和实验验证了惯量辨识算法的可行性,以及系统对于负载转矩变化的抗扰动性能。     

The stabilization control of underactuated surface vessels

The problem of stabilization control of underactuated surface vessels with two independent control inputs is in vestigated inthis paper. Through transformation, a cascade property of the system is revealed. And the original nonlinear system could be divided into two subsystems: a linear subsystem and a nonlinear subsystem. The stabilization laws are derived for the two subsystems separately. A smooth time - varying feedback stabilization law with exponentially convergence rate is obtained. The proposed stabilization law guarantees all the system states converge to the equilibrium exponentially. The aim of stabilization control of underactuated surface vessels is achieved. At last, the effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by simulation tests.     

基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法

为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明：2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。