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大型水泵模拟试验装置的设计

大科技 2013年第1期 204-204页

作者：刘正佳贵州盘江精煤股份有限责任公司火铺矿贵州盘县553539

随着我国社会主义现代化建设的发展，煤矿工业的机械化程度和技术装备水平逐年提高，投入到矿山开采中的机械设备逐渐增多。设备维修工作显得尤为重要。设备维修目的就是补偿设备的磨损，恢复或提高设备的功能，重新完善设备系统，保证... 详细信息

随着我国社会主义现代化建设的发展，煤矿工业的机械化程度和技术装备水平逐年提高，投入到矿山开采中的机械设备逐渐增多。设备维修工作显得尤为重要。设备维修目的就是补偿设备的磨损，恢复或提高设备的功能，重新完善设备系统，保证设备在寿命周期中正常运转。而设备维修后的试验环节经常被忽略，致使设备重修率增大。为保证保证设备检修质量，解决90kW以上的大水泵在出厂’前能够进行正常试验，特做此大型水泵模拟试验装置的设计。

关键词：机械设备设备维修大型水泵设计设备试验

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自制皮瓣游离刀在乳癌术中的应用

临床外科杂志 1995年第5期3卷 277-277页

作者：孙鹤庆吴菊芬刘正佳江苏省扬州市人民医院普外科

自制皮瓣游离刀在乳癌术中的应用孙鹤庆，吴菊芬，刘正佳乳房癌根治术中的皮瓣游离，以往都采用手术刀或电刀游离。最近我们自制一种外科皮瓣游离刀，用于乳癌术中的皮瓣游离。初步观察，该刀具有操作简单，可根据需要切割游离不同厚度... 详细信息

自制皮瓣游离刀在乳癌术中的应用孙鹤庆，吴菊芬，刘正佳乳房癌根治术中的皮瓣游离，以往都采用手术刀或电刀游离。最近我们自制一种外科皮瓣游离刀，用于乳癌术中的皮瓣游离。初步观察，该刀具有操作简单，可根据需要切割游离不同厚度的皮瓣。且游离皮瓣厚薄均匀，缩短手...

关键词：皮瓣游离鹤庆菊芬乳癌术游离皮瓣

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误诊为急性阑尾炎的妇科急症32例临床分析

南京医科大学学报(自然科学版) 1993年第2期13卷 181-181页

作者：陆家平刘正佳戴家瑗扬州市人民医院

急性阑尾炎与妇科某些急症临床表现很相似,造成鉴别诊断困难。我院1982年1月至1992年7月以急性阑尾炎入院手术,术后才证实为妇科急症32例。现就误诊原因分析如下。1 临床资料本组共32例,已婚19例,未婚13例。年龄10～50岁,其中20～40岁2... 详细信息

急性阑尾炎与妇科某些急症临床表现很相似,造成鉴别诊断困难。我院1982年1月至1992年7月以急性阑尾炎入院手术,术后才证实为妇科急症32例。现就误诊原因分析如下。1 临床资料本组共32例,已婚19例,未婚13例。年龄10～50岁,其中20～40岁24例。

关键词：阑尾炎输卵管黄体卵巢

基于伪距残差和新息的GNSS/IMU抗差自适应定位算法

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北京航空航天大学学报 2024年第4期50卷 1316-1324页

作者：刘正午孙蕊蒋磊南京航空航天大学民航学院南京211106

在全球导航卫星系统(GNSS)和惯性测量元件(IMU)组合导航系统中,抗差滤波和自适应滤波常被用于提高组合导航的定位精度。但是抗差滤波和自适应滤波所适用的条件不同,使用不当反而可能会降低组合导航的定位精度,针对此问题,提出基于伪距... 详细信息

在全球导航卫星系统(GNSS)和惯性测量元件(IMU)组合导航系统中,抗差滤波和自适应滤波常被用于提高组合导航的定位精度。但是抗差滤波和自适应滤波所适用的条件不同,使用不当反而可能会降低组合导航的定位精度,针对此问题,提出基于伪距残差和新息的GNSS/IMU抗差自适应定位算法。所提算法基于伪距残差评估GNSS的定位质量,选择合适的滤波算法进行GNSS/IMU组合导航解算。在长时间GNSS定位质量较差时,基于新息和伪距残差判断是否IMU运动学推算误差大于GNSS观测值误差,从而根据判断的结果选择是否采用抗差因子。结果表明:所提算法相对于扩展卡尔曼滤波算法在东、北和天方向上分别提高36.05%、22.71%和56.22%的定位精度。

关键词：伪距残差新息抗差滤波自适应滤波 GNSS/IMU组合导航

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随机参数摄动下的高超声速飞行器姿态控制

系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 703-714页

作者：刘正洋周丽张瑞南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调... 详细信息

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调节模型。通过分析参数误差的统计特性,将统计信息以参数协方差矩阵的形式进行表示,并设计EKF对受扰误差状态进行滤波。然后,采用预测滑模控制方法设计误差稳定调节器,使系统快速趋于稳定。所提方法对随机参数摄动和非线性干扰都具有强鲁棒性。仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：高超声速飞行器随机参数摄动轨迹线性化扩展卡尔曼滤波预测滑模

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白细胞介素-10与胶质瘤临床恶性程度的相关性研究

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白细胞介素-10与胶质瘤临床恶性程度的相关性研究

作者：刘正新疆医科大学

学位级别：硕士

时间与情态的内在一体性——以英语一般现在时为例

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中国外语 2024年第5期21卷 51-59页

作者：刘正光湖南大学

在Langacker的认知语法理论体系中,“认知定位”是最重要的概念之一,由时态和情态实现。已有研究主要关注了时态实现定位的理据和方式,但情态何以能够实现定位,怎样实现定位,却一直讨论得很少。相关联的问题是,汉语中的语气词为什么具... 详细信息

在Langacker的认知语法理论体系中,“认知定位”是最重要的概念之一,由时态和情态实现。已有研究主要关注了时态实现定位的理据和方式,但情态何以能够实现定位,怎样实现定位,却一直讨论得很少。相关联的问题是,汉语中的语气词为什么具有完句功能(本质上也是实现认知定位)也没有得到充分的理论解释。本文以英语一般现在时的情态功能为例,论证时间与情态的内在一体性,在有效解决以上两个重要的理论与实践问题的同时,也能说明汉语为什么以主观性凸显的认识论为基础——因为情态本身具有主观性。

关键词：时间(时间性) 情态内在一体性现在时

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YB公司专利代理师的绩效管理优化研究

YB公司专利代理师的绩效管理优化研究

作者：刘正电子科技大学

学位级别：硕士

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含有多步随机延迟和丢包的融合滤波算法

含有多步随机延迟和丢包的融合滤波算法

作者：刘正山东师范大学

学位级别：硕士

网络控制系统通过网络传输数据实现远程控制,将传感器、执行器和控制器连接起来,提高了系统的灵活性和效率。然而,在实际应用中,网络控制系统常常会受到外界干扰,例如外界噪声源突变、数据延迟、数据丢包和非高斯噪声干扰。这些干扰会... 详细信息

网络控制系统通过网络传输数据实现远程控制,将传感器、执行器和控制器连接起来,提高了系统的灵活性和效率。然而,在实际应用中,网络控制系统常常会受到外界干扰,例如外界噪声源突变、数据延迟、数据丢包和非高斯噪声干扰。这些干扰会导致滤波器无法准确获取系统的状态估计值,使得控制器基于不完整或错误的数据做出决策,进而影响网络控制系统的系统性能。针对这些问题,本文研究了在含有多步随机延迟和丢包的高斯和非高斯噪声系统的融合滤波问题。本文的主要研究如下:(1)最大相关熵卡尔曼滤波器(Maximum correntropy Kalman filter,MCKF)在非高斯噪声系统中表现出较高的估计精度,但当外部干扰引起系统噪声源变化时,其性能会受到影响。无偏有限脉冲响应滤波器(Unbiased finite impulse response,UFIR)在获取状态估计值时能够自动忽略过程和测量噪声,因此UFIR具有比MCKF更高的鲁棒性。在非高斯噪声系统下,MCKF可以弥补UFIR低估计性能和死区问题。因此,本文提出了一种新型的MCKF/UFIR融合滤波器(MCKF/UFIR fusion filter,MCFF)。将MCKF和UFIR结合起来,充分发挥它们的优势并弥补彼此的不足。本文通过为两种滤波器分配特定的概率权重来融合MCKF和UFIR,以实现更优的估计效果。仿真结果表明,与卡尔曼/无偏有限脉冲响应融合滤波器(Kalman/UFIR fusion filter,FF)相比,本文提出的MCFF算法在非高斯噪声系统下具有更优异的估计性能。(2)线性二次高斯控制器(Linear quadratic Gaussian,LQG)是处理高斯噪声的最优控制器。然而,在实际应用中,系统可能会受到非高斯噪声、数据随机延迟和丢包的干扰,导致卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)的估计性能和LQG的控制性能下降。为了提高传统LQG的控制性能并解决上述问题,本文提出了一种考虑两步随机延迟和丢包的系统模型,并基于该模型设计了KF和MCKF算法。基于MCKF算法提出了最大相关熵线性二次非高斯控制器(Maximum correntropy linear quadratic non-Gaussian,MCLQG)。实验结果表明,在具有两步随机延迟和丢包的非高斯噪声系统中,MCLQG具有较高的控制性能。(3)在网络控制系统中同时存在不确定的数据延迟和丢包,使得状态估计问题及其解决方案变得更加复杂。为解决多步数据随机延迟和丢包的问题,本文重新设计了KF和MCKF算法,以提高他们的估计精度。本文使用二元伯努利分布对接收到的数据进行建模,并假设已知数据延迟和丢包发生的概率。然后,修改测量模型以消除其延迟。同时,用预测测量值替代丢失的测量数据。接着,使用拉格朗日乘数法消除系统模型中状态和测量噪声之间的相关性。最后,针对具有多步随机延迟和丢包的系统,重新设计了KF和MCKF算法。仿真结果显示,改进的KF和MCKF算法分别在高斯和非高斯噪声下具有出色的估计性能。(4)为了进一步提高在存在丢包和非高斯噪声干扰的系统中KF的估计精度,本文提出了一种新颖的融合卡尔曼滤波算法(Novel fusion Kalman filter,NFKF)。首先,利用鲁棒最小误差熵丢包卡尔曼滤波算法(Robust minimum error entropy packet dropping Kalman filter,RMEEPDKF)获得系统中前N个测量噪声的估计值。然后,利用期望最大化算法(Expectation maximisation,EM),将重尾非高斯噪声分解为小脉冲噪声和大脉冲噪声,并根据获得的测量噪声估计值计算噪声的概率、均值和方差。接着,使用两种丢包卡尔曼滤波算法(Packet drop Kalman filter,PDKF)分别处理分解后的噪声,并根据两种滤波算法的误差协方差信息计算混合概率,最后进行数据融合。最终,仿真结果表明,与传统的PDKF、最大相关熵丢包卡尔曼滤波算法(Maximum correntropy packet dropping Kalman filter,MCPDKF)和RMEEPDKF算法相比,NFKF算法在含有丢包的非高斯噪声系统中具有更高的估计精度。

关键词：随机延迟和丢包最大相关熵卡尔曼滤波器非高斯噪声无偏有限脉冲响应滤波器期望最大化算法