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欠驱动Pendubot系统的滑模变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服欠驱动分步式控制器切换力矩大,调节时间长,吸引域小等关键难题,针对欠驱动Pendubot系统,利用滑模变结构控制方法取代常规的摇起、平衡分步式控制器,设计了摇起、平衡整合式控制器,实现了摇起、平衡控制的统一,极大的简化了控制器的模型,较好的解决了上述问题。最后通过仿真实验验证了控制器的可行性、有效性。 相似文献
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重庆地处两江交汇,拥有丰富的地表水源,作为建筑节能新技术的江水源热泵系统在重庆市有着巨大的应用潜力。鉴于机组进水水质的要求和两江水质特点,认为取水和水处理技术是限制其推广的关键因素。结合长江、嘉陵江含沙量高特别是细沙含量高的特点,分析了常规处理工艺及机械过滤器的不足及旋流除砂器的适用性,指出旋流除砂器是重庆市江水源热泵系统应用中较为适宜的水处理技术。指出了目前旋流除砂器产品在重庆市江水源热泵系统中应用的局限性,提出未来应加强水质资料监测、开发针对细沙去除的专用产品、优化多台产品联用及管路系统设计、加强运行监测、加强产品行业监管。 相似文献
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针对复杂多文本机器阅读理解任务中的语义理解与答案提取问题,提出结合外部知识的动态多层次语义理解与答案抽取模型.首先利用改进的门控单元循环神经网络匹配文本内容与问题集,分别在向量化文本内容及问题集上实施多维度动态双向注意力机制分析,提高语义匹配精度.然后利用动态指针网络确定问题答案范围,改进网络模型语义匹配效率,降低答案提取冗余度.最后结合外部知识与经验改进候选答案精准性排序,得到最终答案.实验表明文中模型的语义匹配与答案提取精度显著提升,对不同领域的复杂文本阅读理解任务具有较高的鲁棒性. 相似文献
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山地城市河流健康内涵及评价 总被引:1,自引:0,他引:1
山地城市河流健康评价是实现山地城市河流可持续控制的重要工具。对河流健康内涵及山地城市河流特点进行了概要分析,认为山地城市河流健康应以山地河流生态系统为基本单元,并具有4个方面的内涵:河流内部的生态完整性、弹性和恢复力、河流与城市空间景观格局的安全性、河流与城市人群关系的和谐性,以及河流上述关系在时间上的可持续性。在此基础上提出了山地城市河流健康评价的指标体系,作为山地城市河流健康评价的重要工具,并认为评价时应利用地理信息系统工具加强空间景观格局的分析。 相似文献
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信息物理融合系统(CPS)是一个融合了计算、控制、通信和物理元素的分布式实时反馈系统,但传统的建模方法无法满足CPS对时空性能要求较高的情况。为此,提出结合对象特征的对象时空Petri网(DS-OPN)建模方法。首先,将面向对象封装技术、时空元素融入Petri网中,设计空间和时间描述规则,将相同对象下的场景元素封装到同一对象子网系统模型中。其次,定义聚合规则,聚合各个子网模型,使这些模型能够描述CPS物理拓扑环境中的对象变化过程。最后,以交通CPS为例,建模和仿真分析自主控制超车系统的动态行为;同时,建立模型的可覆盖性树和关联矩阵分析验证模型的可达性、安全性等性质。实验结果显示,DS-OPN建模方法建立的模型对系统流程的逻辑结构表现清晰,对时空因素的计算准确,在实时性和安全性上能满足CPS的要求,验证了该建模方法的有效性和安全性。 相似文献
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短视频喜好率预测往往面临着用户及广告的数量巨大且训练数据集高维、稀疏等问题,从而导致预测准确度下降。针对这些问题提出了基于LDA-GBDT-FM的短视频喜好率预测模型,该模型利用隐狄利克雷分配模型(LDA)对原始数据集基于主题分割,利用梯度提升决策树(GBDT)对不同主题的子训练集提取连续型特征的高影响力特征,将其与离散特征合并来训练因子分解机(FM)模型,最后有效组合子模型,进而预测短视频的喜好率。实验基于Bytedance公司的数据集,实验结果表明,提出的LDA-GBDT-FM模型相较于LDA-FM、FM和LR在预测指标上分别提高了3.0%、5.7%和8.5%。 相似文献
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采用新型一体化间歇曝气多级生物膜反应器处理低浓度小城镇污水,重点考察了冬季低温(5~8℃)对反应器处理效能的影响,以及采用分级间歇曝气方式能否解决连续流生物膜反应器除磷效能低的问题。试验结果表明:在水温为5~8℃、有机负荷为0.5 kgCOD/(m3.d)、氮负荷为0.12 kgN/(m3.d)、DO为6.0 mg/L、HRT为6.0 h、挂膜密度为30%,以及第一、二级生物膜反应区的停曝与曝气时间比均为1.0 h/2.0 h的条件下,处理平均COD为120 mg/L、TN为30mg/L、NH4+-N为27 mg/L、PO43--P为1.9 mg/L的低浓度城镇污水,可使出水COD≤35 mg/L,NH4+-N≤3.3 mg/L,TN≤19 mg/L,PO43--P≤0.8 mg/L,达到了《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)的一级B标准。 相似文献
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