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基于未知输入观测器的主动式座椅悬架鲁棒H_∞控制

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扬州大学学报（自然科学版） 2019年第1期22卷 32-38页

作者：贾忠益姜陶然李涛南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对随机干扰环境下一类新型主动式车辆座椅悬架系统,基于未知观测器根据可测量的座椅加速度来估计座椅在车辆行驶过程中产生的摩擦力,并给出具有摩擦补偿的鲁棒H_∞控制器设计方法,以控制车辆座椅悬架在被动状态下所传递的低频振动.首... 详细信息

针对随机干扰环境下一类新型主动式车辆座椅悬架系统,基于未知观测器根据可测量的座椅加速度来估计座椅在车辆行驶过程中产生的摩擦力,并给出具有摩擦补偿的鲁棒H_∞控制器设计方法,以控制车辆座椅悬架在被动状态下所传递的低频振动.首先,建立座椅悬架系统的动力学模型,建模过程中考虑系统中存在的摩擦力及座椅随机振动等干扰因素;其次,建立基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)的稳定判据,并保证系统的H_∞性能指标,利用LMI求解未知观测器的增益和控制器增益;最后,建立仿真模型并以白噪声作为路面激励,通过对加速度、位移和摩擦力估计在有无控制器状态下的对比实验验证扰动作用下具有摩擦补偿的鲁棒H_∞控制器的有效性.仿真结果表明,在随机干扰下受该方法控制的主动式座椅悬架具有良好的瞬态响应性能,能够有效抑制座椅悬架的垂直振动和增强乘坐的舒适性.

关键词：主动式座椅悬架观测器车辆振动 H∞控制线性矩阵不等式

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基于迭代学习观测器的随机分布系统容错控制

电光与控制 2021年第1期28卷 19-23页

作者：许刘勇李涛贾忠益宋公飞南京信息工程大学自动化学院南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对包含故障和干扰的非高斯随机分布系统,提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)的鲁棒容错控制方法。使用线性B样条神经网络建立了输出概率密度函数(PDF)和动态权重之间的关系。设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对故障的精确估计... 详细信息

针对包含故障和干扰的非高斯随机分布系统,提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)的鲁棒容错控制方法。使用线性B样条神经网络建立了输出概率密度函数(PDF)和动态权重之间的关系。设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对故障的精确估计。利用故障估计信息设计容错控制器,使得系统的权向量在故障发生后仍能够跟踪到期望的权向量。最后通过仿真分析说明了提出方法的有效性。所设计的迭代学习观测器在经过短暂过渡后可迅速重构系统故障,基于PI跟踪的容错控制器对定常和时变权向量都有较好的跟踪效果。

关键词：随机分布系统迭代学习观测器故障估计容错控制

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具有输入量化的信息物理系统的安全控制

科学技术与工程 2020年第31期20卷 12897-12903页

作者：贾欣婷郑柏超刘晓光贾忠益南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 海军大连舰艇学院航海系大连116018

针对执行器攻击、量化编码器/解码器参数不匹配和外部干扰的信息物理系统(cyber-physical systems,CPS),设计一种新型的鲁棒自适应控制器确保其安全稳定运行。基于Lyapunov稳定理论推导出使信息物理系统具有鲁棒H2性能的充分条件,控制... 详细信息

针对执行器攻击、量化编码器/解码器参数不匹配和外部干扰的信息物理系统(cyber-physical systems,CPS),设计一种新型的鲁棒自适应控制器确保其安全稳定运行。基于Lyapunov稳定理论推导出使信息物理系统具有鲁棒H2性能的充分条件,控制器的非线性结构包含两部分:一部分为干扰和量化补偿器,用于消除外部干扰和量化误差的影响,另一部分为基于隐蔽式假数据攻击上界信息的攻击补偿器,用于抑制异常检测器检测不到、未触发警报的攻击。最后,仿真算例结果表明控制器能保证闭环系统稳定并且具有较好的系统性能,说明了方法的有效性。

关键词：信息物理系统编码器/解码器失配执行器攻击输入量化

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谁为主题，教材有“旨”

高中生 2025年第1期 5-7页

作者：谢长益湖南邵东市一中

新高考语文作文不仅要做到“言之有物”，更要做到“文以载道”。也就是说，作文要准确把握主旨，明确中心。教材是获取知识的主要来源，也是高考命题的重要依据。近年来，对于高考命题回归教材的探讨越来越深入，高考作文题涉及的主题...

新高考语文作文不仅要做到“言之有物”，更要做到“文以载道”。也就是说，作文要准确把握主旨，明确中心。教材是获取知识的主要来源，也是高考命题的重要依据。近年来，对于高考命题回归教材的探讨越来越深入，高考作文题涉及的主题在部编版高中语文教材中基本有迹可循——高考作文谁为主题，教材有“旨”。

关键词：

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创客教育课程的多视角开发和多场域应用

小学科学 2025年第2期 13-15页

作者：林宗益平和县山格中心小学福建

在核心素养视域下,农村小学教师应以核心素养为起点,多视角开发创客教育课程;以核心素养为落点,多场域应用创客教育课程。此举,不仅能够丰富课堂教学、社团活动和实践活动的内容,而且能够拓宽学生的视野、提升学生的能力、培养学生的创... 详细信息

在核心素养视域下,农村小学教师应以核心素养为起点,多视角开发创客教育课程;以核心素养为落点,多场域应用创客教育课程。此举,不仅能够丰富课堂教学、社团活动和实践活动的内容,而且能够拓宽学生的视野、提升学生的能力、培养学生的创新意识,促进学生核心素养全面发展。

关键词：小学科学创客教育课程开发应用核心素养

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适用于云存储冗余的半随机线性网络编码

北京邮电大学学报 2013年第3期36卷 30-34页

作者：谢垂益贾忠田卿斯汉罗守山程明智北京邮电大学灾备技术国家工程实验室北京100876 韶关学院数学与信息科学学院广东韶关512005 山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250022 中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院信息工程研究所北京100093 北京印刷学院信息工程学院北京102600

为了实现数据冗余备份,根据云存储的结构特点和可用性要求,提出半随机线性网络编码(SRLNC)算法,使用有限域GF(2s)上的单位行向量和随机行向量组成编码矩阵,对数据块分片、编码后进行冗余存储,采取单位行向量优先的策略进行解码.分析了... 详细信息

为了实现数据冗余备份,根据云存储的结构特点和可用性要求,提出半随机线性网络编码(SRLNC)算法,使用有限域GF(2s)上的单位行向量和随机行向量组成编码矩阵,对数据块分片、编码后进行冗余存储,采取单位行向量优先的策略进行解码.分析了该算法的解码方程组存在唯一解的概率,并提出衡量算法运算时间的"每字符运算次数"指标.实验结果表明,新算法在解码过程的运算时间随结点可用性的增加以指数级减少,当冗余度≤3且结点的可用性≥0.8时,比随机线性网络编码算法的编码运算时间快33%以上,比解码运算时间快5倍以上,适合应用于"一次写多次读"的云存储系统.

关键词：云存储网络编码单位向量冗余每字符运算次数

高压下Fe_(2)S的相变及热力学性质的第一性原理研究

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原子与分子物理学报 2025年第5期42卷 102-107页

作者：余柏树焦亩鑫杨学楠曾召益重庆师范大学物理与电子工程学院重庆401331

本文采用基于密度泛函理论的赝势平面波方法研究了高压下Fe_(2)S的结构相变、弹性性质和热力学性质.计算表明,当压强增加到124±10 GPa时,Fe_(2)S(Co_(2)P型)的晶格常数发生了突变,轴向比c/a从1.20跃迁到1.35,向C37结构(Co_(2)Si型)转变... 详细信息

本文采用基于密度泛函理论的赝势平面波方法研究了高压下Fe_(2)S的结构相变、弹性性质和热力学性质.计算表明,当压强增加到124±10 GPa时,Fe_(2)S(Co_(2)P型)的晶格常数发生了突变,轴向比c/a从1.20跃迁到1.35,向C37结构(Co_(2)Si型)转变.弹性模量的计算结果也证实了Fe_(2)S的这一结构相变.根据弹性模量,获得了高压下Fe_(2)S的声速,相对于纯Fe,S元素提升了纵波声速.通过准谐德拜模型预测了200 GPa,2000 K范围内Fe_(2)S的热力学性质.

关键词：相变弹性性质热力学性质第一性原理

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齿叶橐吾中新吉马烷型倍半萜结构研究

高等学校化学学报 1997年第5期18卷 748-749页

作者：高坤杨立贾忠建兰州大学化学系兰州730000

A new germacrane sesquiterpene was obtained from the roots of L. Dentata which was a folk herb medicine in China- Its structure was elucidated to be 1α, 4β, 6α, 10a-tetrahy-droxy-3β, 5a, 8a-triangeloyloxygermacr-11-en-9-one with the spectroscopic techniques (such as IR, MS, 1H NMR, 13C NMR and 2D-NMR) and chemical transformation.

关键词：齿叶橐吾菊科倍半萜 NMR 吉马烷型

结合元学习和安全区域探索的进化强化学习方法

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计算机工程与应用 2025年第1期 361-367页

作者：李晓益胡滨秦进彭安浪贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院贵州兆信数码技术有限公司

最近提出的进化强化学习(evolutionary reinforcement learning,ERL)框架表明了利用进化算法提高强化学习的探索能力对性能提升的好处。然而，现有的基于ERL的方法并没有完全解决进化算法中突变的可伸缩性问题且由于进化算法本身的限制... 详细信息

最近提出的进化强化学习(evolutionary reinforcement learning,ERL)框架表明了利用进化算法提高强化学习的探索能力对性能提升的好处。然而，现有的基于ERL的方法并没有完全解决进化算法中突变的可伸缩性问题且由于进化算法本身的限制使得ERL解决问题的速度较为缓慢。为了使算法每一步的探索都被限制在安全区域中且能在较短的时间内收敛，运用元学习的思想，预训练一个初始的种群，这个种群只需要经过几次进化就能得到任务中不错的效果。将预训练过后的种群用于处理任务，在此过程中，利用敏感度调整种群突变的范围，限制种群在安全区域内进行突变，确保种群的突变不会带来无法预料的后果。该方法在来自OpenAI gym中的五种机器人运动中进行了评估。最终在所有测试的环境中，该方法在以ERL、CEM-RL以及两种最先进的RL算法、PPO和TD3为基线的比较中，取得了具有竞争性的效果。

关键词：进化强化学习元学习预训练安全区域突变算子