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基于反馈控制的软件适应性需求的识别与分析 被引量:11
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作者 刘春 张伟 +1 位作者 赵海燕 金芝 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期713-729,共17页
适应性需求的识别与分析是开发自适应软件系统的基础,它将明确软件系统在运行过程中所可能面临的环境变化以及应对这些变化系统应采取的措施.但是,当前的适应性需求识别与分析方法一方面缺乏对环境的分析导致无法系统性地识别环境变化,... 适应性需求的识别与分析是开发自适应软件系统的基础,它将明确软件系统在运行过程中所可能面临的环境变化以及应对这些变化系统应采取的措施.但是,当前的适应性需求识别与分析方法一方面缺乏对环境的分析导致无法系统性地识别环境变化,另一方面也缺乏有效的框架来同时考虑如何应对已知的环境变化和未知的环境变化.针对这些问题,提出了基于反馈控制的适应性需求识别与分析方法.该方法将自适应软件与其作用的环境看作为一个自适应控制系统,将适应性需求的识别与分析转化为对该控制系统所应具有的反馈回路的识别与分析.通过将环境看作软件的控制对象,它不仅突出了软件的环境,同时还可以通过确定环境感知反馈回路和需求感知反馈回路来分别应对已知的环境变化和未知的环境变化.最后,用一个实例说明所提出方法的可行性. 展开更多
关键词 自适应软件 适应性需求 需求分析 反馈控制回路
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使用臭氧处理和紫外线照射实现循环水全水流消毒
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《渔业现代化》 北大核心 2009年第1期72-72,共1页
为预防鱼类病原体的蓄积,在循环水返回养殖水池前单独或组合使用臭氧处理和紫外线(UV)照射进行处理。研究发现比例积分反馈控制回路能自动调节从原料气氧中生成的臭氧(O3)(并随后加进低压头充氧器)的浓度,使溶解臭氧的残留量或... 为预防鱼类病原体的蓄积,在循环水返回养殖水池前单独或组合使用臭氧处理和紫外线(UV)照射进行处理。研究发现比例积分反馈控制回路能自动调节从原料气氧中生成的臭氧(O3)(并随后加进低压头充氧器)的浓度,使溶解臭氧的残留量或ORP(氧化还原电位)维持在预先选择的设定值。使用放置在臭氧接触室出口处并紧接着流进紫外线照射装置前的水流处的氧化还原电位(ORP)探头(与溶解臭氧探头相比较)能更容易并有效地连续监测并自动控制臭氧剂量。 展开更多
关键词 紫外线照射 臭氧处理 循环水 水流 氧化还原电位 消毒 反馈控制回路 组合使用
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Hybrid control based on inverse Prandtl-Ishlinskii model for magnetic shape memory alloy actuator 被引量:2
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作者 周淼磊 高巍 田彦涛 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第5期1214-1220,共7页
The hysteresis characteristic is the major deficiency in the positioning control of magnetic shape memory alloy actuator. A Prandtl-Ishlinskii model was developed to characterize the hysteresis of magnetic shape memor... The hysteresis characteristic is the major deficiency in the positioning control of magnetic shape memory alloy actuator. A Prandtl-Ishlinskii model was developed to characterize the hysteresis of magnetic shape memory alloy actuator. Based on the proposed Prandtl-Ishlinskii model, the inverse Prandtl-Ishlinskii model was established as a feedforward controller to compensate the hysteresis of the magnetic shape memory alloy actuator. For further improving of the positioning precision of the magnetic shape memory alloy actuator, a hybrid control method with hysteresis nonlinear model in feedforward loop was proposed. The control method is separated into two parts: a feedforward loop with inverse Prandtl-Ishlinskii model and a feedback loop with neural network controller. To validate the validity of the proposed control method, a series of simulations and experiments were researched. The simulation and experimental results demonstrate that the maximum error rate of open loop controller based on inverse PI model is 1.72%, the maximum error rate of the hybrid controller based on inverse PI model is 1.37%. 展开更多
关键词 magnetic shape memory alloy HYSTERESIS hybrid control Prandtl-Ishlinskii model neural network
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