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1987年  第13卷  第3期

论文与报告
一种无方向剖析算法及其在波形识别中的应用
熊范纶
1987, 13(3): 161-167.
摘要:
本文阐述的无方向剖析算法是将作为结构模型的问题归约表示的求解变换为状态空间搜 索,从而实现既能自上而下,又能自下而上,无左右顺序的无方向剖析.本算法用于心电图波 形的剖析,取得了比运用国际上专用识别心电图的IBM程序分析更满意的结果.
复杂对流传递工业过程的数字仿真
吴惕华
1987, 13(3): 168-176.
摘要:
本文综述了各类传递过程的仿真问题,并利用中心差分法将回旋窑干燥过程的数字模型 变换成数值模型.它可表示为具有分裂边界条件的一对非线性二元三对角阵系统.本文设计 的算法可获得较精确的数值解,实现了该过程的数字仿真,从而将Douglas算法成功地推广到 求解两端边值皆为突变的系统.试验表明本算法适应性强,可用于更为复杂的系统.
模糊系统的串联补偿解耦
徐承伟, 吕勇哉
1987, 13(3): 177-183.
摘要:
本文提出并解决模糊关系系统的串联补偿解耦问题,给出了串联解耦补偿器的结构、实现 解耦的一个充分条件的串联补偿解耦问题的解存在的一个充要条件.
弹性飞行器姿态控制系统的反馈控制
叶小叶, 何湘伟
1987, 13(3): 184-190.
摘要:
本文应用控制器通频带的有限带宽性质,讨论了弹性飞行器姿控系统降价模型,得出控制 系统的一种设计方法.这种方法可使降价系统的所有本征模态都得以控制,且控制器参数设 计与闭环系统本征值有简捷明确的关系.
工业机器人的总体设计方法
余达太, 马香峰, 李春寿, 张明浩, 林文兴
1987, 13(3): 191-197.
摘要:
本文介绍了工业机器人的总体设计思想及其研制,开发的顺序,并通过多关节全电动连续 路径控制机器人的设计实例,分别讨论了机器人动作机能、机械结构、控制方式、操作方法及计 算机控制系统方案的决定方法,最后提出了在研制工业机器人中应该强调"技术平衡"的问题.
短文
液压随动系统的微型计算机控制
瞿寿德, 赵克俭
1987, 13(3): 198-202.
摘要:
本文针对一典型的电液传动装置提出了一种控制器.该控制器实际上是带有少量外围设 备的单板机.文中叙述了控制系统模型、理论分析、综合的方法以及仿真研究和在线控制实验 的结果.
超几何分布模型与软件可靠性
黄锡滋
1987, 13(3): 203-206.
摘要:
本文提出了用超几何分布进行软件可靠性试验时,根据试验数据计算软件可靠度、失效率 及MTBF的方法,从而拓宽了模型的应用范围.
基于模糊模型设计自校正调节器的研究
徐征明, 杨振野
1987, 13(3): 207-211.
摘要:
本文提出根据系统模糊模型设计非线性慢时变系统的自校正调节器的方法.文中给出了 当系统中的白噪声干扰和无噪声干扰两种情况下系统模拟仿真调节试验的结果,说明本文的 自校正算法是有效的.
流水型脉冲多卜勒雷达复数信号FFT处理机
洪远麟, 康继昌
1987, 13(3): 212-215.
摘要:
本文采用双重流水、并行处理、交替缓冲存贮等技术,使256复数点FFT处理时间达到 0.224ms,以满足脉冲多卜勒雷达高速处理的要求.
复杂系统分划的熵方法
西广成
1987, 13(3): 216-220.
摘要:
本文在给出了反映系统变量(或子系统)之间关系强度的关联度定义之后,证明了关联度 的一个基本性质--上可加性,提出了复杂系统分划的熵方法,并给出了检验复杂系统分划合 理性的准则,最后给出了用随机抽样法所得数据的熵公式和系统分划的框图.
用锁相式采样法抑制周期性干扰噪声
刘其真
1987, 13(3): 221-223.
摘要:
本文介绍一种对周期性干扰噪声有较强抑制能力的锁相式采样法,论述了该方法的理论 依据,并给出了实用锁相控制电路.该电路可以很方便地嵌入通常的数据采集系统.
有色噪声扰动下的随机控制问题研究
陈福祥
1987, 13(3): 224-228.
摘要:
本文研究了有色噪声扰动下的线性二次随机控制问题,探讨了有色噪声与白色噪声随机 控制问题的等效化方法,利用准最优性能指标综合了准最优输出反馈控制,最后,利用原始系 统的系数矩阵导出了带有普遍意义的准最优控制算法框图.
关于MRAS Landau设计方法的一个注记
王礼信, 周俊荣
1987, 13(3): 229-231.
摘要:
本文给出了一些新的自适应规律族,从而扩展了这一方法的适用范围.
综述与评论
国外工业机器人的发展与应用动态
周锡驹
1987, 13(3): 232-238.
摘要:
本文着重从应用的角度分析近年来主要工业化国家工业机器人的发展动态、市场和应用 情况.
研究简报
用于数控机床的变参数控制系统
曾理, 王又钧
1987, 13(3): 239-240.
摘要: