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小型冷轧机张力系统变频改造: 2008年; 从经济性和实用性出发,对目前中小型企业使用较多的一些小型冷轧机进行自动控制系统设计,将PLC控制的变频调速系统应用于小型冷轧机的张力控制,阐述了用PLC实现变频调速控制的关键技术,包括速度采样计算卷径及变频张力控制的具体实现。; 李玎谢运祥陈丽丹祁恬刘骁寅; 关键词：变频调速 PLC应用

分阶段启发优化算法在贴片机生产效率优化中的应用: 表面贴装设备是表面贴装生产线中的重要设备，也是提高表面贴装生产线生产效率的瓶颈设备，其贴装时间对整条生产线的生产效率都有重要影响。因此，贴片机的贴装时间优化问题成为近年来表面贴装技术研究的热点之一。本课题从提高国民经济的...; 祁恬

网络化反馈控制系统的最优跟踪: 过去的十几年，通讯（尤其是无线通讯）与计算机技术的迅猛发展推动着网络渗透到世界上的每个角落。在未来，这种技术会以更快的速度和更大的规模发展下去。相应地，通讯技术的进步必然对控制理论和应用产生确定性影响，并且导致控制理论研...; 祁恬; 关键词：网络化被控对象非最小相位正定解计算机技术; 文献传递

分布式异步测量传感器网络机器人控制被引量：2: 2011年; 现有的分布式无线传感器网络目标定位跟踪系统,通常根据分布在不同位置的节点同时测量目标与本节点之间距离,通过多点定位计算目标位置,据此对移动机器人进行导航控制。然而在实际无线传感器网络中,各节点测量往往不是同步进行的,多点定位算法中使用到的测距值,严格意义上并不是同一时刻目标与各节点的距离。文中提出一种基于异步测量的卡尔曼滤波方法,能有效融合包含测量噪声、时延噪声的测距数据。将处理后的数据运用到移动机器人导航控制上,能有效地对移动机器人运动轨迹进行平滑、预测,并能准确算出其位于网络死区时的坐标及航向角。此测量方式、控制算法在6网格无线传感器网络中,获得了很好的实际控制效果。; 钟练宗陆大勇叶景志祁恬; 关键词：分布式无线传感器网络卡尔曼滤波机器人导航

基于GAF-DenseNet的航空发动机虚假数据注入攻击检测: 2023年; 提出一种基于格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)和密集连接卷积网络(densely connected convolutional networks,DenseNet)的航空发动机系统遭受虚假数据注入攻击的机器学习检测方法。首先,基于美国国家航空和宇宙航行局的商用模块化航空推进系统仿真数据集(commercial modular aero-propulsion system simulation,C-MAPSS),构建了连续和间隔虚假数据注入两种攻击模型;其次,通过GAF算法,在保留原始航空发动机传感器获得的时序信号的时间依赖性的前提下,对时间序列数据进行唯一编码,并设计了DenseNet-121网络对图像阵列中内含的传感器信息进行深层挖掘,进而检测航空发动机是否遭受虚假数据注入攻击及攻击类型识别;最后,融合GAF-DenseNet方法在T24、T50和P30传感器上的平均分类准确率为98.46%,与长短期记忆、门控循环单元和卷积神经网络对比分别提高了1.91%、3.82%和0.38%。; 黄鹏程陈丽丹祁恬张哲马永良高明; 关键词：航空发动机

无线传感器网络分布式量化卡尔曼滤波被引量：6: 2011年; 本文针对无线传感器网络中的目标跟踪问题,研究了分布式量化卡尔曼滤波问题.由于网络中存在能量和带宽限制,传感器传输的数据必须经过量化处理.考虑一个线性离散随机动态系统,首先提出了一种动态Lloyd-Max量化器并设计了其在线更新方案,然后基于贝叶斯原理导出了递归形式的最优量化卡尔曼滤波器,同时给出了一种渐近等价的迭代算法,并进一步分析了量化卡尔曼滤波器的稳定性.最后,仿真结果验证了所设计算法的可行性与有效性.; 陈军勇邬依林祁恬; 关键词：无线传感器网络稳定性

多头动臂式贴片机贴装时间分阶段启发式优化算法被引量：4: 2006年; 贴片机贴装时间是影响表面组装生产线效率的重要因素,文中提出了一种改进式分阶段启发式算法解决具有分飞行换嘴结构的多贴装头动臂式贴片机贴装时间优化问题;首先,根据飞行换嘴的特点,提出了适用于飞行换嘴的喂料器组分配方案;其次,依据这一分配结果,通过改进式启发式算法实现了喂料器组在喂料器机构上的分配;最后,结合近邻搜索法解决了元器件的贴装顺序优化问题;仿真结果证明,文中采用的改进分阶段启发式算法比传统分阶段启发式算法具有更好的贴装时间优化效果。; 祁恬高红霞胡跃明刘海明; 关键词：贴片机

基于量化控制信号的线性系统的跟踪性能极限被引量：12: 2009年; 研究基于量化控制信号的线性系统的跟踪性能极限.所研究的被控对象是稳定的线性时不变(LTI)系统,参考跟踪信号是阶跃信号.跟踪性能通过对象输出与参考信号之差的能量来衡量.为了达到渐近跟踪,提出了一个新的量化方案.方案包括两部分:一部分是在初始时刻将控制信号的稳态值通过网络传输给被控对象并且存储在其输入端;另一部分则是通过对数量化器,对控制信号的瞬态部分(即控制信号与其稳态值之差)进行量化,然后传输给被控对象.最后该量化信号与稳态控制信号相加后作用于被控对象.这里,假设对数量化误差是源信号和白噪声之间的一个乘积.根据被控对象和量化器的特征,得到该系统可能达到的最优跟踪性能的下界.这个结果回答了基于网络的控制系统中的一个基本问题:控制信号的量化误差是如何影响系统的跟踪性能的?; 祁恬刘寅苏为洲

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祁恬