基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制

传统控制方法是通过规划算法采集环境信息,但由于位置因素复杂,无法准确获取无线通信范围。为此,提出基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制方法。运用PLC算法,选择无线通信方式,设置边界条件,求解覆盖区域的磁感应强度。再依据能量转移原理,实现舰船智能巡检机器人智能化连续任务。完成上述操作步骤后,设计舰船智能巡检机器人巡检模式处理数据、转换数据、存储数据,实现优化控制。最后,在实验中设置实验装置,检测2种方法所测的负载功率,是否能够找到最合适的无线通信范围。实验结果表明,所建方法测得的负载功率会随着线圈间距变大,逐渐增大,从而找到最合适的无线通信范围。可见,所提方法更符合设计需求。     

基于灰色关联度的区域公路网规模预测研究

公路网规模预测是区域公路网规划的重要内容,影响区域路网发展规模的因素既有单因素又有复合因素。本文引入熵值的概念,量化反映区域城市发展的均衡性,通过灰色关联度法,确定关联度最高的几个影响因素,建立组合模型预测公路网规模,并结合浙江省的具体情况进行实例分析。     

特征正交分解算法在船用电力电子防潮系统中的应用

本文考虑CFD在船用电力电子防潮系统计算CPU时间长和占用大量内存的缺陷,引入特征正交分解(POD)算法,使得原问题维数降低从而减少计算量和计算时间。然后分析POD降维原理,构造基函数并使用Galerkin投影,分析非定常的N-S方程基于POD的差分格式。最后将POD算法应用于船用电力电子防潮系统中并进行了仿真研究。结果表明:维数上降低了E3个数量级,降阶效果非常明显,并且数值模拟证明计算时间是全阶时间的0.93%,POD算法降维得到的POD-Galerkin计算结果和样本结果一致。     

基于FM-EEMD信号分解的站线变关系识别

针对目前配电网站线变的隶属关系动态变化的频次高、梳理复杂等问题,研究设计一种基于FM-EEMD信号分解的线变关系识别的方法。该方法利用载波信号在低压侧负载处及其他分支分流比小、本支路变压器中压侧分流比大的特点,通过在0.4kV侧注入一定频率的载波信号,检测中压侧载波信号的相关特性以识别线变关系。通过FM-EEMD方法对中压侧的信号进行经验模态分解,分解得到中压侧载波特定频率的载波信号,通过对该载波信号的分析完成站线变关系的识别。仿真表明该方法可以有效的提取载波信号。     

海上航行中的行程传感器电磁干扰信号抑制算法研究

保证船舶电子设备的正常运作是现代船舶业发展中的重要课题,船舶中传感器输出信号的精确度对于船舶安全行驶是至关重要的。本文利用小波降噪来抑制行程传感器电磁干扰信号,最后通过实验来获取小波分解层数,并且确定阈值函数。实验结果表明,经过小波去噪后,信号的误差非常小,系统的稳定性得以提高。     

车牌照识别系统在高速公路中的实施应用

介绍了车牌照识别系统的工作原理、结构组成,并结合高速公路联网收费的特点详细阐述了车牌号识别系统在收费系统中的硬件安装、处理流程等具体应用,同时给出了相关的收费管理模式图、网络拓扑结构图和工作处理流程图。     

道路网对区域环境的影响评价

道路网对环境存在明显的切割破碎作用,且道路等级不同,其影响因数也不一样,其中高速公路和铁路对环境影响最大,能有效阻挡物种传播和迁移,造成生态斑块。道路网对我国环境影响值经历了较慢—较快—快速增长阶段(目前),并且还有加快趋势。各级道路对环境影响值的贡献不一,铁路最多,高速公路增长最快。道路网对我国环境影响值符合逻辑斯谛增长形式。根据逻辑斯谛增长,1990～2030年将是环境影响值的快速增长期,2030年后环境影响值增长缓慢趋于饱和,环境影响极限值将出现在50左右。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。