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Feedback minimization of first-passage failure of quasi non-integrable Hamiltonian systems

International Journal of Non-Linear Mechanics 37(2002)1057–1071

Feedbackminimization of ?rst-passage failure of quasi

non-integrable Hamiltonian systems

W.Q.Zhu ?,Z.L.Huang,M.L.Deng

Department of Mechanics,Zhejiang University,Hangzhou 310027,People’s Republic of China

Abstract

The non-linear stochastic optimal control of quasi non-integrable Hamiltonian systems for minimizing their ?rst-passage failure is investigated.A controlled quasi non-integrable Hamiltonian system is reduced to an one-dimensional controlled di usion process of averaged Hamiltonian by using the stochastic averaging method for quasi non-integrable Hamiltonian systems.The dynamical programming equations and their associated boundary and ?nal time conditions for the problems of maximization of reliability and of maximization of mean ?rst-passage time are formulated.The optimal control law is derived from the dynamical programming equations and the con-trol constraints.The dynamical programming equations for maximum reliability problem and for maximum mean ?rst-passage time problem are ?nalized and their relationships to the backward Kolmogorov equation for the relia-bility function and the Pontryagin equation for mean ?rst-passage time,respectively,are pointed out.The boundary condition at zero Hamiltonian is discussed.Two examples are worked out to illustrate the application and e ective-ness of the proposed procedure.?2002Elsevier Science Ltd.All rights reserved.

Keywords:Non-linear system;Random excitation;First-passage failure;Stochastic averaging;Stochastic optimal control;Dynamical programming

1.Introduction

Theory of stochastic optimal control studies the optimal Markov control of dynamical systems under stochastic disturbances.The earliest paper mentioning “stochastic control”was probably that of Bellman [1]in 1958.The ?rst paper that dealt with systems with close resemblance to those of di usion type seems to be by Florentin [2]in 1961,where Bellman’s dynamical programming approach was used to derive a partial di erential equation associated with a continuous-time controlled Markov process.In 1962,Kushner [3]studied the stochastic optimal control with It ?o type stochastic di erential equation as the state equation.Now the mathematical theory of stochastic optimal control is quite well developed [4–7].The two principal approaches to stochastic optimal control problems are Pontryagin’s maximum principle and Bellman’s dynamical programming.

The control of mechanical and structural systems under random excitation has been studied for long time.However,only the linear quadratic Gaussian control strategy in the theory of stochastic optimal

Corresponding author.Tel.:+86-571-7991150;fax:+86-571-7951358.E-ma ila ddress:wqzhu@https://www.wendangku.net/doc/9517415237.html, (W.Q.Zhu).

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control has been applied until recently.In the last couple of years,a non-linear stochastic optimal control

strategy has been proposed by the present ?rst author and his co-workers [8–10]based on the stochastic averaging method for quasi Hamiltonian systems [11,12]and the stochastic dynamical programming principle [4–7].The strategy has been applied to randomly excited hysteretic systems [13]and extended to stochastic optimal control of partially observable systems [14,15].The non-linear stochastic optimal control strategy can be used to the control of non-linear systems under externally and parametrically stochastic excitations.It is more e ective and e cient than linear stochastic optimal control strategy for linear stochastic systems.Furthermore,using the stochastic averaging method in the control strategy simpli?es the dynamical programming equation,reduces the dimension of the dynamical programming equation and renders analytical prediction of the responses of uncontrolled and controlled systems.Thus,the proposed control strategy is very promising and deserves further development.

Feedbackcontrol is mostly used to alleviate the response of mechanical and structural systems and sometimes used to stabilize the systems.In the present paper,the optimal feedbackcontrol is designed to minimize the ?rst-passage failure of quasi non-integrable Hamiltonian systems.The stochastic averaging method for quasi non-integrable Hamiltonian systems [11]and the stochastic dynamical programming principle [4–7]are applied to determine the optimal control and predict the reliability function and mean ?rst-passage time of uncontrolled and controlled systems.Two examples are worked out in detail to illustrate the proposed procedure.2.Stochastic averaging

Consider an n degree-of-freedom controlled quasi Hamiltonian system.The equation of motion of the system is of the form

˙Q i =

@P i

;˙P i =?@H @Q i ? c ij @H

@P j

+ u i + 1=2f ik W k (t );Q i (0)=Q i 0;P i (0)=P i 0;i;j =1;2;:::;n;

k =1;2;:::;m;

(1)

where Q i and P i are generalized displacements and momenta,respectively;H =H (Q ;P )is Hamilto-nian with continuous second-order derivatives;c =c (Q ;P )are di erentiable functions representing the

coe cients of quasi-linear dampings;f ik =f ik (Q ;P )are twice di erentiable functions representing the amplitudes of excitations;u i =u i (Q ;P )are feedbackcontrol forces; is a small parameters;W k (t )are Gaussian white noises in the sense of Stratonovich with correlation functions E [W k (t )W l (t + )]=2D kl ( ).By adding the Wong–Zakai correction terms and splitting them into conservative parts and dissipative parts,Eq.(1)is converted into the following It ?o equations [11,12]:

d Q i =@H

@P i

d t;d P i =?

@H @Q i + c ij @H

@P j

? u i d t + 1=2f ik d B k (t );Q i (0)=Q i 0;

P i (0)=P i 0;i;j =1;2;:::;n;

k =1;2;:::;m;

(2)

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where H is modi?ed Hamiltonian,c ij are modi?ed damping coe cients and B k (t )are the Wiener

processes.

Suppose that the associated Hamiltonian system with Hamiltonian H governed by equation (2)with =0is non-integrable.That is,the Hamiltonian system has only one independent ?rst integral H =H (q ;p ).By applying the stochastic averaging method for quasi non-integrable Hamiltonian systems,the following partially averaged It ?o equation can be derived from equation (2)[11]:

d H = m (H )+u i

@p i

d t + (H )d B (t );H (0)=H 0;

(3)

where B (t )is unit Wiener process;the drift and di usion coe cients are obtained from equation (2)by space averaging under the condition of constant H as follows:

m (H )=1T (H )V 1

? c ij @H @p i @H @p j + D kl f ik f jl @2H @p i @p j @H

@p 1

d q 1···d q n d p 2···d p n ;

2(H )=1T (H )V 1

2 D kl f ik f jl @H @p i @H @p j @H

@p 1

d q 1···d q n d p 2···d p n ;

T (H )=1V 1 1

@p 1 d q 1···d q n d p 2···d p n ;

V 1=

d q 2···d q n d p 2···d p n ;(4)wher

e domain o

f the (2n ?1)-fold integrals and domain 1of the 2(n ?1)-fold integrals in Eq.(4)

are de?ned as follows:

={(q 1;:::;q n ;p 2;:::;p n )|H (q 1;:::;q n ;0;p 2;:::;p n )6H }; 1={(q 2;:::;q n ;p 2;:::;p n )|H (0;q 2;:::;q n ;0;p 2;:::;p n )6H }:

(5)

Note that the control force terms are yet to be determined and averaged.So,Eq.(3)is only a partially averaged equation.

3.Formulation of dynamical programming equations

For most mechanical and structural dynamical systems,H (t )represents the total energy of the https://www.wendangku.net/doc/9517415237.html,ually H (t )varies randomly in semi-in?nite interval (0;∞).Suppose that the system starts with initial energy H (0)=H 0,which is in normal or safe region (0;H c ).The system will fail when its total energy H (t )reaches the boundary H c for the ?rst time and it is a kind of ?rst-passage failure.We are interested in the reliability,i.e.,the probability of system operating without failure,or the mean ?rst-passage time.The reliability and mean ?rst-passage time of quasi non-integrable Hamiltonian systems without control have been studied recently [16].In this paper,we want to design the optimal feedbackcontrol to minimize the ?rst-passage failure of quasi non-integrable Hamiltonian systems.

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Suppose that the control forces are subjected to control constraint

u ∈U:

(6)The reliability function of the controlled system (3)is de?ned by

P {H (t;u )?H c ;06t 6T }:(7)De?ne the value function as

V (t;H )=sup u ∈U

P {H (t;u )?H c ;06t 6T };

(8)

where sup is the abbreviation of word “supremum”.It is seen from Eqs.(7)and (8)that the value

function is actually the reliability function of optimally controlled system (3).Based on the stochastic dynamical programming principle [17],the following dynamical programming equation for the value function can be derived from system equation (3):

sup u ∈U @@t + m (H )+u i @H @p i @

@H +12 2(H )@2@H 2

V (t;H )=0;06t 6T;H ∈(0;H c ):(9)The boundary conditions associated with Eq.(9)are

V (t;H c )=0;(10)V (t;0)=finite (11)

and the ?nal time condition is

V (T;H )=1;

H ?H c :

(12)

Eqs.(9)–(12)are the mathematical formulation for the problem of the feedbackmaximization of the ?rst-passage reliability of quasi non-integrable Hamiltonian systems.Both the optimal control law and the

reliability function of the optimally controlled system (3)can be obtained from solving these equations.Similarly,we can also formulate the problem of the feedbackmaximization of the mean ?rst-passage time for quasi non-integrable Hamiltonian systems.Denote the mean ?rst-passage time of controlled system (3)by E [ (H;u )].De?ne the value function as

V 1(H )=sup u ∈U

E [ (H;u )];

(13)

which is actually the mean ?rst-passage time of optimally controlled system (3).Then the following dynamical programming equation can be derived for value function (13)from the dynamical programming principle [17]:

sup u ∈U m (H )+u i

@H @p i @

@H +12 2(H )@2@H 2

V 1(H )=?1;H ∈(0;H c ):(14)The boundary conditions associated with this equation are

V 1(H c )=0;(15)V 1(0)=finite:

(16)

Solving Eqs.(14)–(16)yields both the optimal control and the mean ?rst-passage time of optimally

controlled system (3).

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4.Solution of dynamical programming equations

The optimal control law can be obtained from maximizing the left hand side of Eq.(9)or (14)with

respect to u ∈U .Suppose that the control constraints are of the form

?b i 6u i 6b i ;

i =1;2;:::;n;(17)

where b i are positive constants.Then,the terms u i (@H=@p i )(@V=@H )in Eqs.(9)and (14)will be max-imum when |u i |=b i and each term u i (@H=@p i )(@V=@H )(no summation with respect to i )is positive.Thus,optimal control forces can be written as

u ?i =b i sign

@H @p i @V

@H ;i =1;2;:::;n:(18)It is seen from Figs.2–4in Ref.[16]that the reliability function is a decreasing function of H .So,the value function should also be a decreasing function of H ,i.e.,@V=@H ?0,and Eq.(18)can be reduced to

u ?

i =?b i sign

@H @p i ;i =1;2;:::;n:(19)Eq.(19)implies that the optimal control is a bang–bang control.u ?i has a constant magnitude and changes its direction at @H=@p i =0.By inserting Eq.(19)into Eq.(3)for replacing u i and averaging

terms u i @H=@p i ,the following fully averaged It ?o

equation for optimally controlled system is obtained:d H = m (H )d t + (H )d B (t );H (0)=H 0;(20)

where

m (H )=

T (H )V 1

? c ij @H @p i @H @p j + D kl f ik f jl @2H @p i @p j +u ?i @H @p i @H @p 1

d q 1···d q n d p 2···d p n :

(21)

Then,by substituting m (H )into Eq.(9)and (14)for m (H )+u i @H=@p i ,the ?nal dynamical programming

equations can be obtained.For maximum reliability problem,it is

@t + m (H )@@H +12 2(H )@2@H 2

V (t;H )=0;06t 6T;H ∈(0;H c )(22)and for maximum mean ?rst-passage time problem,it is m (H )@@H +12 2(H )@2

V 1(H )=?1;H ∈(0;H c ):(23)

Note that the boundary and ?nal time conditions associated with Eq.(22)are still Eqs.(10)–(12)while

those associated with Eq.(23)are still Eqs.(15)and (16).

It is interesting to note that the dynamical programming equation (22)together with boundary con-ditions (15)and (16)are of the same form of the Pontryagin equation for the mean ?rst-passage time and its associated boundary conditions for uncontrolled quasi non-integrable Hamiltonian systems [16].Dynamical programming equation (22)and its associated boundary and ?nal time conditions are similar to the backward Kolmogorov equation for the reliability function with its boundary and initial conditions of uncontrolled quasi non-integrable Hamiltonian systems [16].The only di erence between the two sets of equations is that in the former set of equations the time evolution goes backward from ?nal time T while in the latter set of equations the time evolution goes forward from initial time 0.Replacing t with

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T?t in Eq.(22)and changing?nal time condition(12)to initial condition R(0|H0)=1;H0?H c,the two sets of equations will be of the same form completely.Thus,the dynamical programming equations for maximum reliability problem and for maximum mean?rst-passage time problem can be solved in the same way as those for the backward Kolmogorov equation of reliability function and for the Pontryagin equation of mean?rst-passage time,respectively.

It is seen from previous discussion that we can obtain the reliability function and mean?rst-passage time of optimally controlled system(3)from the solutions of Eqs.(22)and(23),respectively,as follows: R opt(t|H0)=V(T?t;H);(24) opt(H0)=V1(H):(25) Then,we can further obtain the probability density of?rst-passage time

p opt(T|H0)=?@R opt(t|H0)

t=T

=@V(T?t;H)

t=0

(26)

and the other statistics of the?rst-passage time of the optimally controlled system(3).

As noted in Ref.[16]that boundary conditions(11)and(16)are only“qualitative”,and to obtain the quantitative solutions of Eqs.(22)and(23),it is necessary to replace them by quantitative ones. Boundary H=0is often singular for di usion process H(t).Singular boundary conditions can be classi?ed based on the di usion exponent,drift exponent and character value.The quantitative condition replacing the qualitative condition depends upon the classi?cation of boundary H=0[18].

If boundary H=0is a regular shunt,an entrance shunt or repulsively natural shunt,i.e., (0)=0, m(0)?0,then boundary conditions(11)and(16)are replaced,respectively,by

@V @t =? m(H)@V

;H=0(27)

and

@V1 @H =?1

m(H)

;H=0:(28)

If H=0is a regular trap,an entrance trap or repulsively natural trap,i.e., (0)= m(0)=0,then boundary conditions(11)and(16)are replaced,respectively,by

=0;H=0(29) and

m(H)@V1

=finite;H=0:(30) If m(H)→∞as H→0,then H=0is a singular boundary of the second kind.To obtain?nite solutions, boundary conditions(11)and(16)should be replaced,respectively,by

@H→

0;H→0(31)

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Fig.1.Phase trajectories of the Hamiltonian system associated with system (33).

and

@V 1

→0;H →0:

(32)

Example 1.As ?rst example,consider the snap-through of the single mode model of a shallow shell subject to uniformly distributed stochastic pressure perturbation.The equation of motion of the system with control is of the form

+2 !0˙X +!20(X ? X 2+ X 3)=W (t )+u;X (0)=X 0;

˙X

(0)=˙X 0;(33)

where X denotes the magnitude of the ?rst mode of the normal displacement of the shell;!0, , , are

constants;W (t )is Gaussian white noise with intensity 2D . ,D and u are assumed of the same order

of .Eq.(33)without control has been studied in [19].Let X =Q ,˙X

=P .Eq.(33)can be converted into one of the form of Eq.(1).

The Hamiltonian associated with Eq.(33)is

H =12p 2

+U (q );

U (q )=12!20q 2?13 !20q 3+14 !20q 4:

(34)

The phase trajectories,i.e.,the projections of H =const in phase plane (q ;p ),are shown in Fig.1.The separatrix divides the phase plane into three regions.In region I the shell is in normal condition with positive curvature.In region II the shell is in post snap-through condition with negative curvature.In region III the shell vibrates violently with alternative curvature.Suppose that the shell is initially in normal condition and it is needed to design the optimal feedbackcontrol to minimize the ?rst snap-through failure.Let

H 1=(H ?H 0)=H c ;

(35)

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where H 0is the value of the Hamiltonian at stable equilibrium position in region I and H c is that at

separatrix.By using the stochastic averaging method,the following partially averaged equation can be obtained:

d H 1=

m (H 1)+u @H 1

d t + (H 1)d B (t );H 1(0)=H 10;(36)

where

m (H 1)=[D ?2 !0S (H 1)=T (H 1)]=H c 2(H 1)=2DS (H 1)=[H 2c T (H 1)]

S (H 1)= R

2[H 0+H c H 1?U (q )]d q

T (H 1)=

d q

± 2[H 0+H c H 1?U (q )]

;(37)

domain R of integration is de?ned by U (q )6H 0+H c H 1.Eq.(36)implies that H 1is a controlled di usion process.A dynamical programming equation of the form of Eq.(9)with associated boundary and ?nal time conditions of the form of Eqs.(10)–(12)can be established for the optimal control problem of reliability.Similarly,a dynamical programming equation of the form of Eq.(14)with associated boundary conditions of the form of Eqs.(15)and (16)can be established for the optimal control problem of mean ?rst snap-through time.Suppose that the control is subjected to the constraint of the form of Eq.(17).Then the optimal control law is of the form of Eq.(19).Substituting it into the Eq.(36)for u and averaging u ?@H 1=@p yield

?@H 1

b (x 2?x 1)

H c T (H 1)

;

(38)

where x 1and x 2are the lower and upper roots of the equation

H 0+H c H 1?U (q )=0:

(39)

Substituting Eq.(38)into Eq.(36)to replace u@H 1=@p leads to the fully averaged equation for H 1:

d H 1= m (H 1)d t + (H 1)d B (t );H 1(0)=H 10;

(40)

where 2(H 1)is de?ned in Eq.(37)and

m (H 1)=[D ?2 !0S (H 1)=T (H 1)]=H c ?b (x 2?x 1)=[H c T (H 1)]:

(41)

W.Q.Zhu et a l./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics37(2002)1057–10711065 Thus,for the optimal control problem of reliability,we have the following set of dynamical programming equations:

@ @t + m(H1)@

@H1

2(H1)@

@H21

V(t;H1)=0;

V(t;1)=0;

V(t;0)=finite;

V(T;H1)=1;H1?1:(42) For the optimal control problem of mean?rst snap-through time,we have the following set of dynamical programming equations:

m(H1)@

@H1+1

2(H1)@

@H21

V1(H1)=?1;

V1(1)=0;

V1(0)=finite:(43) Note that (H1)→0as H1→0.H1=0is a singular boundary of the?rst kind.If m(H1)?0; boundary H1=0is a shunt[18].The boundary condition V(t;0)=finite in Eq.(42)and V1(0)=finite in Eq.(43)should be replaced,respectively,by

@V @t =? m(H1)@V

@H1

at H1=0(44)

and

@V @H1=?1

m(H1)

at H1=0:(45)

Eqs.(42)and(44)can be solved numerically by using the?nite di erence method of Crank–Nicolson type while Eqs.(43)and(45)can be solved by using Runge–Kutta method.Some numerical results are shown in Figs.2–4.It is seen that as the magnitudes b i of control forces increase,the reliability function decreases more slowly and the mean?rst snap-through time increases.It implies that the reliability of the system is improved by the control.The results from digital simulation con?rm the analytical solution. Example2.As second example of controlled quasi non-integrable Hamiltonian systems,consider a spring pendulum suspended at horizontally and vertically random moving ceiling as shown in Fig.5.It is assumed that the pendulum moves on the vertical plane.The kinetic and potential energies of the spring pendulum are

T=12m˙q21+12m(l1+q1)2q22;

V=12kq21+mg(l1+q1)(1?cos q2);(46)

1066W.Q.Zhu et a l./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics37(2002)1057–1071

Fig.2.Reliability function of uncontrolled and optimally controlled system(33).!0=1:0; =0:5; =0:04;?=0:01; D=0:02;H c=0:3;H10=0:0;H0=0:0.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

Fig.3.Probability density of?rst snap-through time of uncontrolled and optimally controlled system(33).The parameters are the same as those in Fig.2.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

where q1is the displacement of mass along the spring axis;q2is the angle between the spring axis and vertical line;m and k are the mass and sti ness of spring,respectively;l1=l0+mg=k;l0is the original length of spring pendulum;g is acceleration of gravity.The Lagrangian is

L=T?V:(47) Introduce generalized momenta

p1=@L

=m˙q1;

@˙q1

p2=@L

=m(l1+q1)2˙q2:(48) @˙q2

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Fig.4.Mean ?rst snap-through time of uncontrolled and optimally controlled system (33).!0=1:0; =0:5; =0:04;?=0:01;

D =0:02;H c =0:3;H 0=0:0.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

Fig.5.A controlled spring pendulum suspended at horizontally and vertically random vibrating ceiling subjected to linear damping.

The Hamiltonian of the spring pendulum is

H (q 1;q 2;p 1;p 2)=T +V =p 212m +p 2

22m (l 1+q 1)2+

12kq 2

+mg (l 1+q 1)(1?cos q 2):(49)

Suppose that compared with l 1;q 1in the second and fourth terms of Eq.(49)cannot be neglected.Then H is non-separable and the Hamiltonian system is non-integrable.The equations of motion of the system under control are of the form

˙Q 1=P 1=m;˙P

1=P 2

m (l 1+Q 1)3

?kQ 1?mg (1?cos Q 2)??1P 1=m

?m sin Q 2W 1(t )+m cos Q 2W 2(t )+u 1;

1068W.Q.Zhu et a l ./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics 37(2002)1057–1071

˙Q

2=P 2

m (l 1+Q 1)2

;

˙P

2=?mg (l 1+Q 1)sin Q 2??2P 2=m ?m (l 1+Q 1)cos Q 2W 1(t )?m (l 1+Q 1)sin Q 2W 2(t )+u 2;

(50)

Q i (0)=Q i 0;P i (0)=P i 0;i =1;2;

where ?1and ?2are damping coe cients;W 1(t )= Y

1(t )and W 2(t )= Y 2(t )are horizontal and vertical accelerations of suspended point,respectively,which are assumed to be independent Gaussian white noises with intensities 2D 1and 2D 2;u 1and u 2are feedbackcontrol forces.Eq.(50)governs a controlled quasi non-integrable Hamiltonian system if ?1;?2;D 1;D 2;u 1and u 2are assumed of the order of .By applying the stochastic averaging method for quasi non-integrable Hamiltonian systems,the fol-lowing partially averaged equation for H can be derived from Eq.(50):

d H = m (H )+u i

@p i

d t + (H )d B (t );H (0)=H 0;(51)where

m (H )=D 1+D 2?(?1+?2)B (H ); 2(H )=2(D 1+D 2)B (H );

B (H )= √?√2H=k

(l 1+q 1)[(H ?12kq 21) ?g (l 1+q 1)( ?sin )]d q 1 √2H=k

√2H=k

(l 1+q 1) d q 1

;(52)

where = (q 1;H )is the upper root of equation H (q 1;q 2;0;0)?H =0:In the derivation of Eq.(51),

it is assumed that mass m =1.If control forces u 1and u 2are subjected to the constraints of the form of Eq.(17),then the optimal control forces u ?i (i =1;2)are of the form of Eq.(19).Substituting them into Eq.(51)and completing the averaging leads to the following fully averaged equation for H :

d H = m (H )d t + (H )d B (t );H (0)=H 0;(53)

where

m (H )=D 1+D 2?(?1+?2)B (H )+A (H )

A (H )=?√2 √2H=k ?√2H=k

{[b 1(l 1+q 1)+b 2] ? H ?12kq 21?g (l 1+q 1)(1?cos q 2)d q 2}d q 1 √2H=k

√2H=k

(l 1+q 1) d q 1

:(54)

Then,a set of dynamical programming equations for the maximum reliability problem similar to Eq.(42)and a set of dynamical programming equations for the maximum mean ?rst-passage time problem similar to Eq.(43)can be formulated.

W.Q.Zhu et a l./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics37(2002)1057–10711069

Fig. 6.Reliability function of uncontrolled and optimally controlled system(50).l0=0:3;k=20:0;?1=?2=0:02; D1=D2=0:01;H c=0:1;H0=0:0.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

Fig.7.Probability density of?rst-passage time of uncontrolled and optimally controlled system(50).The parameters are the same as those in Fig.6.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

It can be shown from Eqs.(52)and(54)that as H→0.

m(H)→D1+D2?0;

2(H)→0:(55) Thus,H=0is a shunt and the boundary conditions associated with the dynamical programming equations at H=0are of the form of Eqs.(27)and(28).

Some numerical results are shown in Figs.6–8.It is seen that the feedbackcontrol greatly improves the reliability and mean?rst-passage time of the system,and as the maximum control forces b i(i=1;2) increase,the system becomes more reliable.The analytical solution and the results from digital simulation are in excellent agreement.

1070W.Q.Zhu et a l./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics37(2002)1057–1071

Fig.8.Mean?rst-passage time of uncontrolled and optimally controlled system(50).l0=0:3;k=20:0;?1=?2=0:02; D1=D2=0:01;H c=0:1.(——)analytical solution;(?4)from digital simulation.

5.Conclusions

In the present paper a procedure for designing the optimal feedbackcontrol to minimize the?rst-passage failure of quasi non-integrable Hamiltonian systems has been proposed.The procedure consists of four steps:deriving one-dimensional partially averaged It?o equation for Hamiltonian from the given equations of motion by using the stochastic averaging method for quasi non-integrable Hamiltonian systems;es-tablishing the dynamical programming equations and their associated boundary and?nal time conditions for the problems of maximization of reliability and of maximization of mean?rst-passage time for the partially averaged It?o equation of Hamiltonian based on the stochastic dynamical programming principle; determining the optimal control law by maximizing the dynamical programming equations with respect to control under control constraints;formulating and solving the?nal dynamical programming equations for maximum reliability problem and for maximum mean?rst-passage time problem.The relationship between the dynamical programming equations for maximum reliability problem and the backward Kol-mogorov equation for reliability function and that between the dynamical programming equation for maximum mean?rst-passage time problem and the Pontryagin equation for mean?rst-passage time have been pointed out.The boundary condition at H=0for the dynamical programming equations has been discussed.The proposed procedure has been applied to two examples of SDOF and2-DOF.The numerical results for reliability function,and the probability density and mean?rst-passage time of uncontrolled and controlled systems obtained from the analytical solution and from digital simulation are in good agreement.It has been shown that the reliability and mean?rst-passage time of quasi non-integrable Hamiltonian system may be improved greatly by feedbackcontrol.

Acknowledgements

The workreported in this paper was supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.19972059,the Special Fund for Doctor Programs in Institutions of Higher Learning of China and the Cao Guang Biao Hi-Science-Technology Foundation of Zhejiang University.

W.Q.Zhu et a l./Interna tiona lJourna lof Non-Linea r Mecha nics37(2002)1057–10711071 References

[1]R.Bellman,Dynamical programming and stochastic control theory,Inform.Control1(1958)228–239.

[2]J.J.Florentin,Optimal control of continuous time Markov stochastic systems,J.Electron.Control10(1961)473–488.

[3]H.J.Kushner,Optimal stochastic control,IRE Trans.Automat.Control AC-7(1962)120–122.

[4]W.H.Fleming,R.W.Rishel,Deterministic and Stochastic Optimal Control,Springer,New York,1975.

[5]W.H.Fleming,H.M.Soner,Controlled Markov Process and Viscosity Solutions,Springer,New York,1992.

[6]Jiongmin Yong,Xun Yu Zhou,Stochastic Controls,Hamiltonian Systems and HJB Equations,Springer,New York,1999.

[7]A.Bensoussan,Stochastic Control of Partially Observable Systems,Cambridge University press,Cambridge,1992.

[8]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,T.T.Soong,Optimal nonlinear feedbackcontrol of structures under random loading,in:B.F.Spencer

Jr.,E.H.Johnson(Eds.),Stochastic Structural Dynamics,Balkema,Rotterdam,1999,pp.141–148.

[9]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,Optimal nonlinear feedbackcontrol of quasi Hamiltonian systems,Sci.China,Series A42(1999)

1213–1219.

[10]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,T.T.Soong,An optimal nonlinear feedbackcontrol strategy for randomly excited structural systems,

Nonlinear Mech.24(2001)31–51.

[11]W.Q.Zhu,Y.Q.Yang,Stochastic averaging of quasi non-integrable-Hamiltonian systems,ASME J.Appl.Mech.64(1997)

157–164.

[12]W.Q.Zhu,Z.L.Huang,Y.Q.Yang,Stochastic averaging of quasi-integrable-Hamiltonian systems,ASME J.Appl.Mech.

64(1997)975–984.

[13]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,Y.Q.Ni,J.M.Ko,Optimal nonlinear stochastic control of hysteretic systems,ASCE J.Eng.Mech.

126(2000)1027–1032.

[14]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,Y.Suzuki,Nonlinear stochastic optimal control of building structures under earthquake excitation,

Proceedings of the Second Japan National Symposium on Structural Control,Kyoto,Japan,Nov.2000,pp.207–214. [15]W.Q.Zhu,Z.G.Ying,Y.Suzuki,Optimal nonlinear feedback control of building structures with AMD under non-white

random ground acceleration excitation,in:J.M.Ko,Y.L.Xu(Eds.),Advances in Structural Dynamics,Elsevier,Amsterdam, 2000,pp.1429–1436.

[16]C.B.Gan,W.Q.Zhu,First-passage failure of quasi-non-integrable-Hamiltonian systems,Int.J.Non-Linear Mech.36(2001)

209–222.

[17]V.N.Afanas’ev,V.B.Kolmanovskii,V.R.Nosov,Mathematical Theory of Control Systems Design,Kluwer Academic

Publishers,Dordrecht,1996.

[18]Y.K.Lin,G.Q.Cai,Probabilistic Structure Dynamics,Advanced Theory and Applications,McGraw-Hill,New York,1995.

[19]W.Q.Zhu,Y.Lei,First passage time for state transition of randomly excited systems,Bulletin of The International Statistical

Institute,Proceedings of the47th Session,Vol.LIII,Book3(Invited Papers),27Aug.–6Sept.1989,pp.517–531.

员工绩效考核指导意见

中国水利水电第三工程局有限公司员工绩效考核指导意见第一章总则第一条为确保公司发展战略和经营目标的实现,进一步落实全员经营责任，使激励及约束机制覆盖到全体员工，结合公司实际，制定本指导意见。第二条员工绩效考核原则 1、公开、公平、公正原则以充分调动员工的积极性为目的，做到考核办法公开、过程公开，确保考核结果公平、公正。 2、岗位履职考核原则围绕目标管理，针对员工岗位职责，采用定量考核和定性评价相结合办法，确保短期目标和长期目标、个人绩效和组织绩效协同。 3、绩效考核结果应用原则绩效考核结果与员工薪酬分配、晋升挂钩。第三条适用范围本办法适用于公司执行岗位绩效工资制在岗员工。执行绩效年薪的分局班子、项目班子人员执行或参照执行《中国水电三局有限公司二级单位领导人员年度综合考核评价管理办法》。第二章绩效考核组织与职责第四条公司所属各单位、各项目应成立绩效考核委员会（员工人数少、工期短的项目可设绩效考核小组），为本单位绩效考核的决策机构。绩效考核委员会（小组）由各单位、项目主要领导及相关部门的负责人组成，负责审议考核办法，确定本单位（项目）关键业绩指标，审核考核结果。第五条绩效考核委员会（小组）办公室设在人力资源部门，在委员会(小组)领导下开展工作，具体实施考核工作，包括制定实施方案、组织实施考核、汇总分析绩效考核情况、指导绩效反馈面谈等。第三章绩效考核周期及考核内容第六条考核周期绩效考核分半年考核和年度考核。 1、半年考核：每年7月，各单位副主任级以下在岗员工参加半年度考核，于每年7月底之前完成。 2、年度考核：各单位须于工作会后一个月内完成在岗员工年度考核。第七条考核内容员工绩效考核内容包括：工作业绩（工作任务完成情况、关键业绩指标）、能力素质、民主测评。各单位根据实际情况参照下表制定本单位员工绩效考核实施细则。总部员工绩效考核内容及评分权重参照表被考核人考评内容、考核人及评分权重半年考核年度考核

前馈反馈控制系统

前馈—反馈复合控制系统摘要流量是工业生产过程中重要的被控量之一，因而流量控制的研究具有很大的现实意义。锅炉的流量控制对石油、冶金、化工等行业来说必不可少。本论文的目的是锅炉进水流量定值控制，在设计中充分利用自动化仪表技术，计算机技术，自动控制技术，以实现对水箱液位的过程控制。首先对被控对象的模型进行分析，并采用实验建模法求取模型的传递函数。然后，根据被控对象模型和被控过程特性并加入PID调节器设计流量控制系统，采用动态仿真技术对控制系统的性能进行分析。同时，通过对实际控制的结果进行比较，验证了过程控制对提高系统性能的作用。随着计算机控制技术的迅速发展，组态技术开始得到重视与运用,它能够很好地解决传统工业控制软件存在的种种问题，使用户能根据控制对象和控制目的任意组态，完成最终的自动化控制工程。关键词：流量定值；过程控制；PID调节器；前馈控制；系统仿真

目录一．前馈控制 1.前馈控制的定义 2.换热器前馈控制二．前馈控制的特点及局限性 1.前馈控制的特点 2.前馈控制的局限性三．反馈控制 1.定义

2.反馈控制的特点四．复合控制系统特性 1.前馈-反馈复合控制原理 2.复合控制系统特点五．小结六．参考文献一、前馈控制 1.前馈控制的定义前馈控制（英文名称为Feedforward Control），是按干扰进行调节的开环调节系统，在干扰发生后，被控变量未发生变化时，前馈控制器根据干扰幅值，变化趋势，对操纵变量进行调节，来补偿干扰对被控变量的影响，使被控变量保持不变的方法。

2.换热器前馈控制在热工控制系统中，由于控对象通常存在一定的纯滞后和容积滞后，因而从干扰产生到被调量发生变化需要一定的时间。从偏差产生到调节器产生控制作用以及操纵量改变到被控量发生变化又要经过一定的时间，可见，这种反馈控制方案的本身决定了无法将干扰对被控量的影响克服在被控量偏离设定植之前，从而限制了这类控制系统控制质量的进一步提高。考虑到偏差产生的直接原因是干扰作用的结果，如果直接按扰动而不是按偏差进行控制，也就是说，当干扰一出现调节器就直接根据检测到的干扰大小和方法按一定规律去控制。由于干扰发生后被控量还未显示出变化之前，调节器就产生了控制作用，这在理论上就可以把偏差彻底消除。按照这种理论构成的控制系统称为前馈控制系统，显然，前馈控制对于干扰的克服要比反馈控制系统及时的多。前馈控制系统的工作原理可结合下面图1所示的换热器前馈控制进一步说明，图中虚线部分表示反馈控制系统。图1换热器物料出口温度前馈控制流程图 t一定。当被加换热器是用蒸汽的热量加热排管中的料液，工艺上要求料液出口温度 1 热水流量发生变化时，若蒸汽量不发生变化，而要使出口温度保持不变，就必须在被加热水量发生变化的同时改变蒸汽量。这就是一个前馈控制系统。图中虚线所示是反馈控制的方法，这种方法没有前馈控制及时。图1前馈控制系统的原理框图于图2所示。

前馈控制系统的基本原理

前馈控制系统前馈控制系统的基本原理前馈控制的基本概念是测取进入过程的干扰（包括外界干扰和设定值变化），并按其信号产生合适的控制作用去改变操纵变量，使受控变量维持在设定值上。图2.4-1物料出口温度θ需要维持恒定，选用反馈控制系统。若考虑干扰仅是物料流量Q ，则可组成图2.4-2前馈控制方案。方案中选择加热蒸汽量s G 为操纵变量。图2.4-1 反馈控制图2.4-2 前馈控制前馈控制的方块图，如图2.4-3。系统的传递函数可表示为： ) ()()() ()(1S G S G S G S Q S Q PC ff PD += （2.4-1）式中)(s G PD 、)(s G PC 分别表示对象干扰道和控制通道的传递函数； ) (s G ff 为前馈控图2.4-3 前馈控制方块图制器的传递函数。系统对扰动Q 实现全补偿的条件是：

0)(≠s Q 时，要求0)(=s θ （2.4-2）将（1-2）式代入（1-1）式，可得 ) (s G ff = ) ()(S G S G PC PD - （2.4-3）满足（1-3）式的前馈补偿装置使受控变量θ不受扰动量Q 变化的影响。图2-4-4表示了这种全补偿过程。在Q 阶跃干扰下，调节作用c θ和干扰作用d θ的响应曲线方向相反，幅值相同。所以它们的合成结果，可使θ达到图2.4-4 前馈控制全补偿示意图理想的控制连续地维持在恒定的设定值上。显然，这种理想的控制性能，反馈控制系统是做不到的。这是因为反馈控制是按被控变量的偏差动作的。在干扰作用下，受控变量总要经历一个偏离设定值的过渡过程。前馈控制的另一突出优点是，本身不形成闭合反馈回路，不存在闭环稳定性问题，因而也就不存在控制精度与稳定性矛盾。 1．前馈控制与反馈控制的比较图 2.4-5 反馈控制方块图图 2.4-6 前馈控制方块图

前馈控制和反馈控制

前馈控制、反馈控制及前馈-反馈控制的对比 1、前馈控制属于开环控制，反馈控制属于负反馈的闭环控制一般定值控制系统是按照测量值与给定值比较得到的偏差进行调节，属于闭环负反馈调节。其特点是在被控变量出现偏差后才进行调节；如果干扰已经发生而没有产生偏差，调节器不会进行工作。因此反馈控制方式的调节作用落后于干扰作用。前馈调节是按照干扰作用来进行调节的。前馈控制将干扰测量出来并直接引入调节装置，对于干扰的克服比反馈控制及时。现在以换热器控制方案举例，直观阐述前馈控制和反馈控制：前馈控制方案反馈控制方案 2、前馈控制系统中测量干扰量，反馈控制系统中测量被控变量在单纯的前馈控制系统中，不测量被控变量，而单纯的反馈控制系统中不测量干扰量。 3、前馈控制需要专用调节器，反馈控制一般采用通用PID调节器反馈调节符合PID调节规律,常用通用PID调节器、DCS等或PLC控制系统实现。前馈调节使用的调节器是是根据被控对象的特点来确定调节规律的前馈调节器。 4、前馈控制只能克服所测量的干扰，反馈控制则可克服所有干扰前馈控制系统中若干扰量不可测量，前馈就不可能加以克服。而反馈控制系统中，任何干扰，只要它影响到被控变量，都能在一定程度上加以

克服。 5、前馈控制理论上可以无差，反馈控制必定有差反馈调节使系统达到动态稳定，让被调参数稳定在给定值附近动态变化，却不能使被调参数稳定在给定值上不动。前馈调节在理论上可以实现无差调节。 6、前馈控制的局限性 A、在生产应用中各种环节的特性是随负荷变化的，对象动态特性形式多样性难以精确测量，容易造成过补偿或欠补偿。为了补偿前馈调节的不准确，通常将前馈和反馈控制系统结合起来组成前馈反馈控制系统。 B、工业对象存在多个扰动，若均设置前馈控制器，那设备投资高，工作量大。 C、很多前馈补偿结果在现有技术条件下没有检测手段。 D、前馈控制受到前馈控制模型精度限制。 E、前馈控制算法，往往做近似处理。

女性产后盆底康复治疗适应症

女性产后盆底康复治疗适应症有哪些产后女性的身体会出现各种各样的问题，有些问题在产后不久就可以自愈，但有一些需要进行辅助的治疗，才能有所好转，所以产后女性应该对自己的身体给予足够的关注，现在我们来介绍一下产后盆底康复治疗适应症有哪些? 产后“安检”你做了吗? 产后恢复其实不仅仅局限于产后塑形，其实盆底康复是一个更为重要的产后恢复课题。不少产妇忽视了产后42天的盆底“安检”，殊不知，这个小小的疏漏可能导致产后尴尬不断。产后盆底问题怎样影响日常生活女性在妊娠期盆底长期受到日渐增大的子宫跟胎儿的压迫，分娩的时候盆底的肌肉又承受着过度拉伸跟会阴损伤的痛苦，另外，咳嗽、便秘、肥胖、泌尿生殖道感染等原因，都会对盆底肌肉造成损害，导致盆底肌肉变松弛。情况轻的表现为阴道松弛、小腹坠胀、便秘、性生活质量不高、尿频等症状，重度的表现则为子宫脱垂、直肠脱垂、尿失禁、膀胱脱垂等症状，造成女性无以名状的痛苦，严重影响生活的质量，还会造成家庭的不和睦，因此，建议生完孩子的女性，如果有出现这些盆底功能障碍性的疾病，应该要加以重视，及时进行治疗。盆底康复治疗适应症产妇在分娩后42天最好做一次盆底功能检查，发现问题及早治疗，越早治疗、早训练，效果就越好。善待自己、关爱盆底、及时康复是明智的做法。

1、各种类型尿失禁，轻、中度子宫脱垂、阴道壁膨出; 2、产后妇女常规的盆底肌肉锻炼(产后一年内是盆底功能康复的最佳时机); 3、泌尿生殖道修补术辅助治疗。 4、阴道松弛、阴道痉挛、性生活不满意者; 南昌市新时代妇医院引进的盆底康复疗法，专门针对盆底肌肉松弛、损伤等问题的康复设计。需在专业老师的辅导下学习掌握。该操不受时间地点限制，掌握之后可以随时随地锻炼。所以产后患有盆底损伤的女性不用担心，选择南昌新时代妇产医院，解决一直困扰您的问题。盆底功能康复的要点 1、产后超过42天、子宫恢复良好、无感染的女性可及时进行盆底肌肉的检测，明确损伤程度。 2、借助仪器感受并学会收缩--放松盆底肌肉，学习识别并有意识地控制盆底肌，掌握正确的盆底肌肉收缩方法（避免腹肌收缩）。 3、并在医生指导下根据个体出现的症状，根据盆底肌损伤情况（肌肉纤维受损的程度和类别）应用综合技术，进行有针对性的训练。 4、做完10-15次盆底肌锻炼后，可进行自我锻炼。 5、循序渐进、适时适量、持之以恒。 6、存在尿失禁、盆腔脏器脱垂的女性需要借助电刺激和生物反馈疗法，并适当延长疗程。（相关链接：盆底肌肉的康复训练方法）康复治疗原则与个体方案：女性盆底功能障碍性疾病(pelvic floor dysfunction,PFD)表现为盆腔器官脱垂(pelvic organ prolapse,POP)和压力性尿失禁(stress urinary incontinence,SUI)等一系列盆低损伤与缺陷.PFD 病因很多,流行病学调查显示,妊娠和分娩是PFD的独立危险因素[2]。妊娠期随着子宫增大，重力作用对盆底的慢性牵拉造成不同程度的软组织损伤；妊娠期激素水平变化改变了盆底结缔组织的胶原代谢，导致盆底支持结构减弱，增加了POP的发生风险。分娩时盆底受胎头挤压，盆底拉伸延长，肌肉高度扩张，使盆底发生去神经改变, 结缔组织间连接发生分离等变化.难产、器械助产等易引起盆底及尿道周围组织的损伤、膀胱颈位置及活动度改变、尿

前馈、反馈、三冲量控制介绍

一．前馈控制原理前面讨论的所有控制系统，都属于反馈控制系统，无论其系统结构如何，它们的调节回路的基本工作原理都是一样的。下面要介绍的前馈控制系统则有着截然不同的控制思想。前馈控制思想及应用由来已久，但主要是由于技术条件的限制，发展较慢。随着计算机和现代检测技术的飞速发展，前馈控制正受到更多的重视和应用。在反馈控制系统中，都是把被控变量测量出来，并与给定值相比较；而在前馈控制系统中，不测量被控变量，而是测量干扰变量，也不与被控变量的给定值进行比较。这是前馈与反馈的主要区别。为了系统地说明前馈控制思想，同时也为了在比较中进一步加深对反馈控制思想的理解，画出图8-31进行比较分析。（a）反馈控制（b）前馈控制图8－31 两种加热炉温度控制系统图8-31中的（a）是反馈控制，（b）是前馈控制。在前馈控制中，测量需要被加热的原油的流量，流量偏大就增加燃料量，原油流量偏小就减少燃料量，以达到稳定原油出口温度的目的。从动态过程分析，当原油流量增大时，一段时间后，出口温度会下降。但前馈测量出原油流量的增加量，迅速增加燃料量。如果燃料增加的量和时机都很好，有可能在炉膛中将干扰克服，几乎不影响原油出口温度。如果该加热炉只存在原油流量这一个干扰，那么理论上讲，前馈控制可以把原油出口温度控制得很精确，甚至被控变量一点也不波动。这就是前馈控制思想，也是前馈控制的生命力所在。二．前馈控制与反馈控制的比较通常认为，前馈控制有如下几个特点：（l）是“开环”控制系统；（2）对所测干扰反应快，控制及时；（3）采用专用调节器；（4）只能克服系统中所能测量的干扰。下面从几个方面比较前馈控制与反馈控制。画出图8-31两个控制系统的方块图如图8-32所示。

盆底功能康复

生物反馈的简介 ?生物反馈疗法（Biofeedback therapy, BFT）是现代物理治疗学中涉及多学科综合应用的一项新技术，包括物理医学、控制论、心理学、生理学等多个学科。定义 ?将人们正常意识不到的肌电、皮温、心率、血压等体内变化，借助电子仪器转化为可以意识到的视听信号，并通过医生指导和自我训练让患者根据这些信号，学会控制自身不随意的功能，用于疾病防治及康复训练的方法。生物反馈的基本原理 ?借助生物反馈仪器将各种生理变化放大并显示出来，通过反复实践、强化和定型，通过不断自我总结，逐渐形成和保持不依赖仪器进行自我控制的能力。 ?一般是利用仪器或运用患者自己想象中的松弛感、温热感等感觉的方法形成。通过生物反馈仪显示出来的生理状态信息，在医生指导下进行训练，使间接感知转化为直接感知，并得到强化，最终形成并保持脱离反馈仪而进行自行控制和调节自身某些心理、生理的反应能力。生物反馈在外科中的应用 ?肛门括约肌撕裂、斜颈、截肢后康复等。生物反馈在泌尿外科疾病中的应用 ?盆底肌训练，包括：肛门括约肌或阴道肌电图加腹内压，尿道内压加腹内压训练，增强盆底肌紧张度，对因为盆底肌松弛所致的急迫性或压力性尿失禁及前列腺手术后尿失禁、盆底肌痉挛、慢性盆底疼痛综合征（Ⅲ型前列腺炎）和排尿动作不协调进行辅助治疗等。 ?其它：如尿潴留、勃起功能障碍等。生物反馈治疗急迫性、压力性尿失禁 ?尿失禁常用的治疗手段包括药物治疗和手术治疗。 ?手术治疗方面，目前可供尿失禁患者选择的治疗方式不多，虽然以骨盆底肌悬吊方式：如Stamy、Pereyya、 Raz等传统手术以及近来的Fascia Sling、TVT、TVT-O等手术，在治疗压力性尿失禁疗效显著。但对患者存在一定的创伤和并发症，长期追踪的有效期正在观察中。 ?药物治疗上，抗副交感神经和抗痉挛的药物，对压力性和急迫性尿失禁疗效均有待证实，而且有一定的副作用。 ?可直接或通过神经反馈间接引起反射性尿道外括约肌收缩。神经肌肉受刺激后形成冲动，兴奋交感通路；抑制副交感通路，进而抑制膀胱收缩，长期作用则可降低膀胱逼尿肌的兴奋性，增加膀胱容积。 ?有研究者对26例育龄期压力性尿失禁女性患者采用表浅肌电图相关型生物反馈治疗（s-EMG biofeedback）行盆底肌肉锻炼（PFME）。在采用7日排尿日记、1小时尿垫试验、盆底肌力测定等方法对疗效进行评估后发现，61.5%的患者达到了治疗目的，生活质量明显改善。他们认为短期生物反馈治疗是有效缓解压力性尿失禁的新手段。 ?有人对135名压力性尿失禁患者进行了一项随机、安慰剂的对照研究，生物反馈疗法治愈率为23％，61％患者的漏尿次数明显减少。还有人利用肌电图式的生物反馈装置治疗48名急迫性尿失禁患者，结果显示在治疗结束时，60％患者的漏尿次数减少，尿失禁症状明显改善。另外，与手术治疗相比，生物反馈在治疗压力性尿失禁上效果稍差，但没有手术可能带来的风险、并发症和高额的费用。国内研究人员对OAB患者采用盆底电刺激治疗方案 ?阴道电极0~70mA±10%FS，肛门电极0~25mA±10%FS；刺激频率：5~100Hz；电极大小：阴道电极13cm, 直径2cm，肛门电极长11cm，直径1cm；刺激电流最大强度：8~75mA，治疗10~20次。生物反馈对前列腺术后尿失禁患者的治疗 ?生物反馈在根治性前列腺切除术围手术期的应用围手术期行为治疗，尤其是生物反馈治疗在改善术后尿失禁方面有一定优势。国外有研究者选择了125例53~68岁拟行根治性前列腺切除术的患者进行了研究。术前经过生物反馈治疗的患者较对照组在术后尿失禁方面有明显的改善。他们认为，生物反馈治疗可提高患者对排尿的控制能力，并减少尿失禁的严重程度。 ?通过对比治疗前后盆底肌肉收缩能力及尿流动力学检查后发现，生物反馈训练是一种治疗术后尿失禁的有

前馈控制系统的基本原理

前馈控制系统前馈控制系统的基本原理前馈控制的基本概念是测取进入过程的干扰（包括外界干扰和设定值变化），并按其信号产生合适的控制作用去改变操纵变量，使受控变量维持在设定值上。图2.4-1物料出口温度θ需要维持恒定，选用反馈控制系统。若考虑干扰仅是物料流量Q ，则可组成图 2.4-2前馈控制方案。方案中选择加热蒸汽量s G 为操纵变量。图2.4-1 反馈控制图2.4-2 前馈控制前馈控制的方块图，如图 2.4- 3。系统的传递函数可表示为： )()()()()(1S G S G S G S Q S Q PC ff PD += （2.4-1）式中)(s G PD 、)(s G PC 分别表示对象干扰道和控制通道的传递函数；)(s G ff 为前馈控图2.4-3 前馈控制方块图

制器的传递函数。系统对扰动Q实现全补偿的条件是： ) (≠ s Q时，要求0 ) (= s θ（2.4-2）将（1-2）式代入（1-1）式，可得 ) (s G ff = ) ( ) ( S G S G PC PD -（2.4-3）满足（1-3）式的前馈补偿装置使受控变量 θ不受扰动量Q变化的影响。图2-4-4表示了这种全补偿过程。在Q阶跃干扰下，调节作用 c θ和干扰作用dθ的响应曲线方向相反，幅值相同。因此它们的合成结果，可使θ达到图2.4-4 前馈控制全补偿示意图理想的控制连续地维持在恒定的设定值上。显然，这种理想的控制性能，反馈控制系统是做不到的。这是因为反馈控制是按被控变量的偏差动作的。在干扰作用下，受控变量总要经历一个偏离设定值的过渡过程。前馈控制的另一突出优点是，本身不形成闭合反馈回路，不存在闭环稳定性问题，因而也就不存在控制精度与稳定性矛盾。 1．前馈控制与反馈控制的比较

电刺激生物反馈盆底治疗仪可行性报告

电刺激生物反馈盆底治疗仪可行性报告关于电刺激生物反馈盆底治疗仪可行性报告一.电刺激生物反馈盆底治疗仪适用的范围 1. 治疗慢性前列腺炎医学专家指出，目前前列腺病病种多、发病率高、发病年限长，且有逐年增多的趋势。前列腺疾病在男人的一生中随时都可能发生，一般年轻人前列腺炎较多见，而老年人则良性增生为多。据统计，20岁以上男性，31％~40％患有慢性前列腺炎；而60岁以上的老年人中约有50％患有前列腺增生，70岁以上发病率高达88％。前列腺器官虽小，但它带给男性的问题、麻烦却不少，前列腺是男性体内的“三岔口”，它是排尿的必经之路，又兼射精通道，而且还分泌前列腺液营养精子。一旦前列腺发生病变，其伴随出现的性功能障碍及生殖障碍却严重地影响了患者的生活及身心健康，甚至造成夫妇感情不和，家庭破裂。因此，前列腺疾病常被人们称之为“男性健康的杀手”。前列腺炎是男性常见病，绝大多数发生在青壮年，临床上前列腺炎可分为急性和慢性两种。急性前列腺炎临床上较少见，慢性前列腺炎在成年人群中发病较高，约占泌尿外科门诊病人的1/5左右，因慢性前列腺炎多伴有精囊炎，故又称为前列腺精囊炎。（一）病因慢性前列腺炎其病因较为复杂，少数由急性前列腺炎未能彻底治愈迁延而来，绝大多数病人则未曾经历过明确的急性阶段。引起慢性前列腺炎的致病微生物主要是细菌，其次有病毒、支原体、衣原体以及其它致敏原等。性欲过旺、前列腺充血、下尿路梗阻、会阴部压迫、损伤，邻近器官炎症病变波及前列腺以及全身抵抗力下降等等，都可能是造成慢性前列腺炎的原因之一，甚至病人的精神状态也是影响症状轻重的一个因素。总之，慢性前列腺炎病因复杂，造成经久不愈的原因，很可能不同时期存在着不同的病因，或在同一时期存在一个以上的致病因素。（二）临床表现不同病人症状表现相差很大，实验室检查结果与病人自觉症状可不完全一致，一些病人症状显著，但前列腺触诊、前列腺液检查可无特殊发现或改变轻微，而另一些病人前列腺液有大量脓细胞，前列腺质地变硬，却可全无症状。因此，症状的轻重可能还和病人的精神因素有一定关系。常见的症状有： 1．疼痛后尿道可有烧灼感、蚁行感，会阴部、肛门部疼痛可放射至腰骶部、腹股沟、耻骨上区、阴茎、睾丸等，偶可向腹部放射。 2．泌尿系症状：炎症累及尿道，病人可有轻度尿频、尿急、尿痛，个别病人尚可出现终未血尿，清晨排尿之前或大便时尿道口可有粘液或脓性分泌物排出。 3，性功能障碍：可有性欲减退、阳萎、早泄、射精痛、遗精次数增多等，个别病人有血精或因输精管道炎症而使精子活动力减退，导致不育。 4，神经衰弱症状：由于病人对本病缺乏正确理解或久治不愈，可有心情忧郁、乏力、失眠等。 5．继发症状：由于细菌毒素引起的变态反应，可出现结膜炎、虹膜炎、关节炎、神经炎等。典型举例湖北省荆州市中心医院泌尿外科采用Laborie公司的Urostym生物反馈治疗仪治疗慢性前列腺炎，治疗前后行尿动力检查及前列腺炎症状评分（NIH-CPSI）,观察并评价疗效。（周家杰张先觉杨光华熊泽安）

前馈反馈水箱控制系统设计

课程设计名称：前馈反馈水箱控制系统系别：专业：姓名：学号：指导教师：

·成绩评定· 指导教师评语：课程设计成绩评定班级姓名学号综合成绩：指导教师签字年月日

目录一设计方案的介绍 (4) 二、工艺流程 (5) 三、前馈反馈控制的理论 (5) 四、设仪器仪表的选型 (5) 1、控制装置的选择 (5) 2、监测仪表 (6) 3、控制阀的选型 (6) 五、测量与控制端连接表 (7) 六、参数的整定 (7) 1、静态放大系数K F的整定 (7) 2、控制器参数的选择 (8) 七、总结 (9) 八、参考文献 (10)

九、附录一设计方案的介绍设计采用前馈反馈控制来实现水箱的液位控制。其中前馈控制可以补偿干扰对被控变量的扰动，前馈控制之后产生的余差则可以通过反馈控制进行修正，达到要求的控制精度。被控变量为水箱的液位，控制变量为水的流量。采用两个支路，其中第一个支路为主回路，包括一个水泵（采用变频器变频控制电机模拟流量扰动），涡轮流量计；第二个支路为控制补偿回路，包括一个水泵（输出流量恒定），电动控制阀。除此之外在反馈回路中还需要一个液位测量仪表和PID控制仪表一台。前馈控制在不考虑控制通道与对象通道延迟，而且支路一流量可以准确的测量，需要一个PID控制仪表。前馈控制信号和反馈控制信号通过一个加法器连接，实现对控制阀的控制。前馈反馈系统结构框图 1

前馈反馈控制系统原理图 2 二工艺流程水箱液位的控制主要是控制水箱中的液位在要求的精度范围内。一号水泵作为动力源给水的输送提供动力，进入水箱。并用变频器控制一号水泵用来模拟流量上产生的扰动。二号水泵为补偿回路提供动力，为水箱提供水补偿。当扰动产生后，通过前馈控制调节阀对扰动产生补偿。补偿后产生的余差再通过反馈控制控制调节阀进行调节。三前馈反馈控制的原理前馈控制又称扰动补偿，它与反馈调节原理完全不同，是按照引起被调参数变化的干扰大小进行调节的。在这种调节系统中要直接测量负载干扰量的变化，当干扰刚刚出现并能被测出时，调节器就能发出调节信号使调节量作相应的变化，使两者在被调量发生偏差之前抵消。因此，前馈调节对干扰的客服比反馈调节及时。但是前馈控制是开环控制，其控制效果需要通过反馈加以检验。前馈控制器在测出扰动之后，按过程的某种物质或能量平衡条件计算出校正值。如果前馈支路出现扰动，经过流量计测量之后，测量得到干扰的大小，然后在反馈支路通过调整调节阀开度，直接进行补偿。而不需要经过调节器。四仪器仪表的选型 1、控制装置的选择由于不是大型生产过程，对自动化水平要求不高，所以选择采用常规仪表控制。考虑到价格、实用性等因素，选择数字化、智能化的国产电动控制仪表。如果考虑控制仪

Kagel训练与生物反馈治疗对产后盆底肌康复治疗意义

Kagel训练与生物反馈治疗对产后盆底肌康复治疗意义目的本次研究主要是对照组和传统的Kagel训练与生物反馈治疗仪对产后盆底肌力恢复的意义。方法选择197例2013年1月~12月在我院正常分娩42d 后初产妇。将其分为对照组、Kagel组、生物反馈治疗组。结果通过Kagel训练、生物反馈训练有着不同程度的改善和恢复，两组比较P＜0.05,差异有统计学意义。标签：盆底肌力恢复；产后；生殖器官损伤；意义盆底的神经肌肉和胶原纤维在孕期激素的影响下逐渐扩张伸展，发生张力性松弛，以适应阴道分娩的需要。阴道分娩可引起骨盆底神经肌肉损害和(或)耻骨宫颈筋膜撕裂损伤，包括神经压迫与牵拉，筋膜断裂与拉长等阴道分娩引起的损伤主要发生于第二产程，使这些肌肉神经被牵拉和损伤，导致其所支配的肌纤维功能缺陷。随着我国对二孩政策的实施，经产妇的盆底肌康复治疗更加值得我们每一位临床医生的重视。仙桃职业学院医学院附属医院是一所综合性的教学医院，本院产科大部分以城镇居民妇女分娩为主，有着基本卫生观念，这也让我们对盆底肌康复的研究顺利进行有了很大的帮助。本次研究主要是对照组和传统的Kagel训练与生物反馈治疗仪对产后盆底肌力恢复的意义。 1资料与方法 1.1一般资料选择197例2013年1月~12月在我院正常分娩42d后初产妇。年龄20~30岁，，胎儿体重 2.5~ 3.9kg。将其分为对照组、Kagel组、生物反馈治疗组。进行训练前与训练后的对比观察。 1.2方法将197例产妇中不愿接受产后盆底肌康复治疗训练的64例为一组，其余产妇随机分为Kagel训练66例，生物反馈治疗训练67例，将三组产妇在产后42d均进行观察。Kagel训练组:实际凯格尔练习是一种练习耻骨尾骨肌收缩能力的方法。患者平卧，双腿屈曲稍分开，吸气开始收缩肛门和会阴持续约3s左右，当放松肌肉时，呼气，并反复重复几次。肌肉持续收缩3s/次，然后放松3s。目的在于逐渐能够增多肌肉收缩次数增加收缩强度。逐渐从紧缩肌肉5s到收缩10s。生物反馈治疗训练：电刺激治疗是指放置于阴道的电极通过不同频率的电流刺激，强化整个骨盆底肌群，从而达到锻炼盆底肌肉群，增强盆底肌张力、防治产后发生尿失禁、子宫脱垂、性功能障碍等疾病的目的。15min/次，2次/w[1]。对照组的70例产妇进行一般产后健康教育。 1.3观察指标肌力测试法（GRRUG），将盆底肌力分为6个级別，即0、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级。当患者盆底肌肉收缩持续0s肌力为0级；持续1s肌力为Ⅰ级；持续2s肌力Ⅱ级；持续3s肌力为Ⅲ级；持续4s肌力为Ⅳ级；持续5s或大于5s肌力为Ⅴ级[2]。 1.4观察方法运用SPSS软件对数据进行统计学处理，数据资料进行方差检

流量—锅炉液位前馈控制系统

课程设计任务书（指导教师填写）课程设计名称过程控制系统学生姓名*** 专业班级自动142班设计题目流量—锅炉液位前馈控制系统一、课程设计目的本课程的课程设计是自动化专业学生学习完《过程控制系统》课程后，进行的一次全面的综合训练，其目的在于加深对过程控制系统理论和基本知识的理解，在熟悉工艺流程的基础上，掌握运用工程整定方法设计过程控制系统，以及系统的调试和投运的基本方法。二、设计内容、技术条件和要求（一）技术要求按课程设计任务书提供的课题，应根据给出的设计任务，按“可选”的被控对象设计相应的控制系统。组成4人的设计小组，分模块进行,共同协作完成一个实际系统的设计、调试任务。要求20%流量扰动作用下的液位变化不超过15%，恢复时间小于2分钟，稳态误差小于3% （二）设计内容 1、熟悉工艺流程及实验环境，根据对水位控制或工业锅炉生产过程控制的要求，设计相应的控制系统方案； 2、完成主要测控仪表的选型； 3、绘制系统结构框图、系统工艺流程图、系统硬件连线图，并在实验中修正完善； 4、按要求进行系统调试，分析P、I、D参数对控制质量的影响，分析前馈控制系统对扰动的调节作用及补偿能力； 5、撰写详细的设计说明书。（三）设计说明书要求设计说明书应包含以下内容 1.设计目的； 2.设计要求；

3.系统方案设计（包括：被控变量的选择、控制变量的选择，控制器类型的选择、控制器正反控制方式的选择、调节阀的选择、各测量传感器的选择）； 4.系统结构框图、系统工艺流程图、系统硬件连线图； 5.调试过程分析，调试结果、调试中出现的问题及解决方法； 6.设计心得体会； 7.参考文献。二、时间进度安排按教学计划规定，过程控制系统课程设计总学时为两周，其进度及时间大致分配如下： 1 2017.6.26—6.26 查阅资料、完成各部分硬件设计； 2 2017.6.27—6.28 在模拟实验平台上进行系统调试，分析实验结果； 3 2017.6.29—6.30 总结设计过程、编写课程设计说明书。三、主要参考文献 1、《过程控制及仪表》，邵裕森主编，电子工业出版社 2、《过程控制系统》，涂植英主编，机械工业出版社 3、《过程控制》，金以慧主编，清华大学出版社指导教师签字：年月日

电子生物反馈治疗对产后妇女盆底功能康复的疗效分析

电子生物反馈治疗对产后妇女盆底功能康复的疗效分析-生物论文电子生物反馈治疗对产后妇女盆底功能康复的疗效分析 [摘要] 目的探讨电子生物反馈治疗对产后妇女盆底功能康复的疗效。方法选择2011年1～12月在本院第一胎足月产产妇，产后6～8周门诊复查，进行盆底肌力检测，检查尿失禁和阴道口闭合情况。对Ⅰ类肌纤维肌力小于3级和Ⅱ类肌纤维肌力小于3级者共363例进行电子生物反馈治疗。比较治疗前后的肌纤维肌力受损率及阴道口闭合率。结果治疗前和治疗后产妇Ⅰ类肌纤维肌力受损率分别为98.3%（357/363）和1.1%（4/363），Ⅱ类肌纤维肌力受损率分别为98.6%（358/363）和1.1%（4/363），治疗前后比较，差异有高度统计学意义（P[Key words] Biofeedback therapy；Class Ⅰ muscle fiber；Class Ⅱ muscle fiber；Stress urinary incontinence 流行病学调查显示，妊娠、阴道分娩和年龄是女性盆底功能障碍（pelvic flour dysfunction，PFD）的主要危险因素[1-3]。妊娠、阴道分娩引致的盆底肌肉和神经损伤通常是可复性的。分娩后，盆底大量结缔组织通过胶原蛋白和弹性蛋白合成的增加进行修复，而这些新生组织并不像原组织坚韧并富有弹性[4]，从而导致了盆底组织的重构缺陷。如何更好更快地恢复产后妇女盆底功能，提高产后妇女的生活质量，是产科母胎医学的一个重要课题。本研究对产后盆底功能康复不良的妇女采用电子生物反馈治疗，现报道如下。 1 资料与方法 1.1 一般资料选择2011年1～12月在本院第一胎足月产产妇，产后6～8周门诊复查，

前馈反馈控制系统指导书

四、实验内容与步骤本实验选择中水箱和下水箱串联作为被控对象，实验之前先将储水箱中贮足水量，然后将阀门F1-1、F1-2、F1-7、F2-1、F2-5全开，将阀门F1-10、F1-11开至适当开度(阀F1-10>F1-11)，其余阀门都关闭。具体实验内容与步骤按五种方案分别叙述，这五种方案的实验与用户所购的硬件设备有关，可根据实验需要选做或全做。（一）、智能仪表控制 1．将SA-11挂件、SA-12挂件、SA-14挂件挂到屏上，并将SA-12挂件的通讯线接头插入屏内RS485通讯口上，将控制屏右侧RS485通讯线通过RS485/232转换器连接到计算机串口2，并按照下面的控制屏接线图连接实验系统。将“FT2变频器支路流量”、“LT3下水箱液位”钮子开关拨到“ON”的位置。SA-14上比值器的调节旋钮放在最小的位置。图7-4 仪表控制下水箱液位前馈-反馈控制实验接线图 2．接通总电源空气开关和钥匙开关，打开24V开关电源，给压力变送器及涡轮流量计上电，按下启动按钮，合上单相Ⅰ、单相Ⅲ空气开关，给智能仪表及电动调节阀上电。 3．打开上位机MCGS组态环境，打开“智能仪表控制系统”工程，然后进

入MCGS运行环境，在主菜单中点击“实验二十一、下水箱液位前馈反馈控制系统”，进入实验二十一的监控界面。 4．设定工作点（u0，h0）。在上位机监控界面中将智能仪表设置为“手动”输出，并将输出值设置为一个中间合适的值（例u0=50%），此操作也可通过调节仪表实现。 5．合上三相电源空气开关，磁力驱动泵上电打水，通过调节F1-10、F1-11的开度，使下水箱的液位平衡于一个中间合适的值（例h0=8）。 6．设置智能仪表的输出值为100%，观察下水箱液位的稳态值hmax，则在以下实验中，设定值不能超过hmax。若hmax>18，则重新设定u0=50%，转5重新调整。 7、在工作点（u0，h0）处，用开环整定法整定静态前馈放大系数K F。即令U0保持不变，开启变频器，以较小频率给中水箱(或下水箱)打水加干扰（要求扰动量为控制量的5％～15％，干扰过大可能造成水箱中水溢出或系统不稳定），由小到大调节SA-14上比值器的旋钮，观察前馈补偿的作用，直到液位基本回复到h0。静态放大系数的设置方法可用万用表量得比值器输入输出电压之比即可。 8．关闭变频器，SA-14上的调节旋钮保持不变。 9、将调节器切换到“自动”状态，按单回路的整定方法整定调节器参数，并按整定得到的参数进行调节器设定。 10．待液位平衡后（u1，h1），打开阀门F2-4或F2-5，合上单相Ⅱ电源空气开关启动变频器支路以较小频率给中水箱(或下水箱)打水加干扰（要求扰动量为控制量的5％～15％，干扰过大可能造成水箱中水溢出或系统不稳定），记录下水箱液位的响应过程曲线。 11．关闭变频器，用单回路控制使回复到工作点（u1,h1）。 12、将“FT2变频器支路流量”钮子开关拨到“OFF”的位置，即去掉前馈补偿，构成双容水箱液位定值控制系统。重复步骤10，用计算机记录系统的响应曲线，比较该曲线与加前馈补偿的实验曲线有什么不同。请及时拍照记录曲线！下水箱压力传感器有问题，可改用上水箱和中水箱，阀的开闭以及被控变量应做相应改变。请思考：用上水箱和中水箱串联作为被控对象与用中水箱和下水箱串联作为被控对象，哪个更容易控制，为什么？用阀门F2-4和F2-5加入扰动有何区别？

前馈—反馈复合控制系统

目录课程设计任务书一、前馈—反馈复合控制系统 1.1、前馈—反馈复合控制系统的基本概念 (3) 1.2、概念的理解 (3) 1.3、前馈—反馈系统的组成.........................................3—4 1.4、前馈—反馈复合控制系统的特点.. (4) 1.5、前馈—反馈复合控制系统中前馈前馈控制器的设计 (4) 二、控制系统的硬件设计 2.1、S7—300系统组成 (4) 2.2、CPU315—2DP (4) 2.3、模式选择开关…………………………………..…….4—5 2.4、状态及故障显示 (5) 三、控制系统的软件设计 3.1、硬件组态 (5) 3.2、工程管理器的使用 (6) 3.3、新建工程....................................................6—9 3.4、组态监控画面. (9) 3.5、组态变量……………………………………………9—10 3.6、软件编程…………………………………………..10—15 3.7、实验结果分析……………………………………….15—17 四、控制系统的调试五、实验总结

一、前馈—反馈复合控制系统 1.1、前馈—反馈复合控制系统的基本概念前馈—反馈复合控制系统：系统中既有针对主要扰动信号进行补偿的前馈控制，又存在对被调量采用反馈控制以克服其他的干扰信号，这样的系统就是前馈—反馈复合控制系统。 1.2、概念的理解：（1）复合控制系统是指系统中存在两种不同的控制方式，即前馈、反馈（2）前馈控制系统的作用是对主要的干扰信号进行补偿，可以针对主要干扰信号，设置相应的前馈控制器（3）引入反馈控制，是为了是系统能够克服所有的干扰信号对被调量产生的影响，除了已知的干扰信号以外，系统中还存在其他的干扰信号，这些扰动信号对系统的影响比较小，有的是我们能够考虑到的，有的我们肯本就考虑不到或是无法测量，都通过反馈控制来克服。（4）系统中需要测量的信号既有被调量又有扰动信号。 1.3、前馈—反馈系统的组成前馈—反馈复合控制系统主要由一下几个环节构成（1）扰动信号测量变送器：对扰动信号测量并转化统一的电信号（2）被调量测量变送器：对被调量测量并转化统一的电信号（3）前馈控制器：对干扰信号完全补偿（4）调节器：反馈控制调节器，对被调量进行调节（5）执行器和调节机构（6）扰动通道对象：扰动信号通过该通道对被调量产生影响（7）控制通道对象：调节量通过该通道对被调量进行调节前馈—反馈复合系统的原理方框图如图所示前馈—反馈复合控制系统的原理图（1）为了方便分析，通常将前馈—反馈复合系统的原理图简化为下图

生物电反馈刺激仪(盆底康复)

盆底康复：盆底康复Pelvic Floor Rehabilitation (PFR, 也称为Pelvic Floor Therapy) ，特指应用生物工程技术、生物信息原理，制定个性化的治疗方案，针对不同病人采用不同频率、不同脉宽、不同强度的电刺激、不同效果的生物反馈/电刺激模式，唤醒被损伤的盆底神经肌肉，增加盆底感觉、肌肉肌力和弹性，使盆底功能恢复正常。正确全面的评估是必要组成部分，以生物反馈方式为主治疗的形式主要有：生物反馈/电刺激。评估目的：盆底康复治疗前的评估目的：对整个盆底收缩放松功能进行全面评估，辅助诊断、鉴别诊断盆底疾病、了解患者盆底功能恢复进展、评价治疗效果。评估+测压：盆底评估采用生物反馈式肌电评估+肛肠测压：生物反馈式肌电评估，捕捉盆底横纹肌（括约肌）的肌电信号，得到肌肉的神经支配的信息，可间接反映肌肉的肌力信息；压力检测，获得肌肉收缩力度和持续性的直接指标，结合肌电信号的综合评判，可以全面评估盆底肌肉神经的功能；此外，直肠压力检测可获得腹腔内真实压力，得到直肠容量、直肠感觉和肛肠功能长度等指标，是操作简易同时信息丰富的“肛肠测压”工具，特别适用于盆底康复的肛肠部分的治疗前后评估。临床主要适用于：

肛肠科、泌尿科、妇产科、小儿科。治疗各种类型便秘（失迟缓型、协同失调型、慢传输型）大便失禁；各种盆底痛(肛门坠胀、会阴痛)、盆底松弛、肛门脱垂；各种类型失禁、排尿困难、尿潴留、慢性前列腺炎、尿路综合症、部分勃起症；产后妇女常规盆底肌肉锻炼；轻、中度子宫脱垂、阴道膨出、阴道松驰、阴道痉挛、性生活不满意；外阴前庭痛及各种盆底痛；泌尿生殖修补辅助治疗；产褥期症状（腰背痛、腰痛、尿潴留、耻骨联合分离）等。标准配置：配置单位数量信号处理器(MyoTrac Clinical) 台 1 出诊专用包(blue bag) 套 1 液晶控制笔（LCD Touch Pen）根 1 电源连接器（Power Adaptor for MyoTrac Infiniti Wall Mounting）个 1 专用MyoTrac耳机(Headhone MyoTrac ) 个 1 USB连接线（Cable USB）根 1 肌电触发电刺激适配线(STIM DIN Adaptor Cable Kit) 套 4 EMG头带(Headband EMG) 根 1 表面肌电扩展器(EMG Extender Cable Kit) 对 2 直肠电极(治疗)（Rectal Stim）个 4 单极电极片（25片/包）包 1 粘胶电极片（2片/包）包 2 系统软件（MyoTrain3.2盆底版）套 1 主机套 1 18.5寸液晶显示器（Color Monitor) 台 1 键盘(Keyboard) 套 1 鼠标(Mouse) 套 1 ABS推车(生物刺激反馈型)(包括显示器支架、电源接线板和鼠标垫)套 1 激光打印机(Printer) 台 1 电源接线板(Power Strip) 个 1 鼠标垫(Mouse Board) 块 1 说明书（MyoTrac生物刺激反馈仪产品使用说明书）套 1 临床参考资料(盆底版) 套 1 安装及操作培训成套设备壹年质保、配件叁个月质保

Feedback minimization of first-passage failure of quasi non-integrable Hamiltonian systems

员工绩效考核指导意见

前馈反馈控制系统

前馈控制系统的基本原理

前馈控制和反馈控制

女性产后盆底康复治疗适应症

前馈、反馈、三冲量控制介绍

盆底功能康复

前馈控制系统的基本原理

电刺激生物反馈盆底治疗仪可行性报告

前馈反馈水箱控制系统设计

Kagel训练与生物反馈治疗对产后盆底肌康复治疗意义

流量—锅炉液位前馈控制系统

电子生物反馈治疗对产后妇女盆底功能康复的疗效分析

最新整理盆底肌康复知识讲座教学内容

前馈反馈控制系统指导书

前馈—反馈复合控制系统

生物电反馈刺激仪(盆底康复)