基于邻域平均的鲁棒音频水印算法

针对音频作品的版权保护问题,从时域角度提出一种鲁棒水印算法。使用邻域平均的方法,算法选择两个合适的正整数,每次移动一个采样点,分别计算连续采样点的均值,所得两个均值序列构成两条均值线,这两条均值线在时域上会出现交叉。然后用量化索引调制(QIM)方法,把水印信息嵌入在均值线的交叉点上。实验表明:算法具有好的不可感知性,能够抵御加噪声、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩等常规信号处理操作,以及抵御轻微的时域伸缩修改操作,尤其对于去同步的抖动攻击、随机剪切攻击具有很强的鲁棒性。     

偶发性超大交通需求下鲁棒公路络设计模型研究

公路网络设计是交通规划的重要环节,是决策者对未来路网规划方案确定的直接依据,直接关系到未来公路网服务水平。传统的公路网设计以交通需求的平均值为基础,忽视了小概率的超大需求,事实上这些偶发性的交通需求是公路网交通发生拥堵的主要源头,导致最终的公路网设计结果与合理值有较大差距。文中考虑偶发性的超大交通需求因素,采用区间数作为这种不确定交通需求的衡量尺度,建立了基于超大交通需求的鲁棒公路网络设计模型,并运用传统的遗传算法进行了算法设计。     

基于模型匹配的后轮主动转向车辆μ综合控制研究

针对中高速车辆转向时对操纵性以及稳定性的多目标性能要求,提出了用鲁棒控制模型匹配的方法来设计MIMO的控制策略。为此建立了考虑模型摄动的三自由度的整车动力学模型以及转向执行器模型,以二自由度模型为参考模型,以匹配参考模型为目标来设计μ控制器。对设计出的μ控制器和H∞控制器进行μ分析,结果表明,2种控制器在整个频段都能满足鲁棒稳定性的要求,且H∞控制器在低频段的鲁棒稳定性相比稍好,但μ控制器在最坏摄动下的鲁棒性能更佳,能有效地处理稳定性和性能的折中问题。仿真试验表明,μ控制器的控制效果能很好的跟踪参考状态响应,明显改善车辆的操纵性和稳定性。     

一致拥挤快速路交通系统鲁棒稳定性分析

基于李雅普诺夫范函法理论,选取适当的流-密关系式,对一致拥挤快速路的鲁棒稳定性进行分析研究,并得到交通流保持稳定的充分条件和状态反馈控制器的设计方法.试验结果表明:该方法有效、实用,能使一致拥挤的快速路趋于稳定的自由流.     

机械凿岩在疏浚工程中的应用

为解决疏浚工程中硬质夹层不能或不宜采用炸礁处理方案的问题,以安哥拉罗安达SONILS石油服务基地项目基槽挖泥为例,研究了机械凿岩在疏浚中的应用。通过分析现场实施条件,理论分析选择合适的锤形、锤重、自由落高、凿岩点布置等相关施工参数并加以试验和改进,提出采用凿岩锤和打桩船凿岩的最佳处理方案。实施过程中注意钢丝绳和锤尖的磨损加固以及凿岩棒尖的封闭。结果表明机械破碎后的硬岩层可由抓斗挖泥船轻松清理,具有良好的经济效益,可为后续类似项目起到一定的借鉴作用。     

金纳米棒比色检测亚铁离子

实现亚铁离子的简单高效检测,在生化传感领域具有至关重要的作用。本文中,基于芬顿试剂(亚铁离子和过氧化氢的混合物)对金纳米棒的选择性氧化,实现了对亚铁离子的比色检测。伴随芬顿试剂的引入,金纳米棒溶胶颜色由红色逐渐演变为棕色、绿色、蓝色、紫色,乃至粉红色。基于此规律,实现了对亚铁离子的可视化检测。本文提出了一种相对Hg^(2+), Mg^(2+), Cu^(2+), Fe^(3+), Sn^(2+), Co^(2+), Cd^(2+), Cr^(3+), Zn^(2+), Ba^(2+), Ni^+等离子具有良好选择性的亚铁离子检测方法。     

基于风险度量的多交通方式协同应急救援方案优化

近年来我国重大交通工程建设中的突发事件频繁发生,且呈现救援条件复杂,影响后果不确定等特征,因此研究多交通方式协同下的应急救援路径优化具有重要意义。本文以复杂地质环境下重大交通工程建设中的突发事件为背景,基于条件风险价值衡量由于救援时间导致的伤亡损失后果,采取多种交通方式协同进行救援。考虑到伤员数量和物资需求的不确定性以及救援资源分配的公平性,建立了最小化总风险和总成本的双目标鲁棒优化模型,用以决策多种交通方式的协同救援路径,以及物资运输和伤员转移方案。本文基于鲁棒对等转化和ε-约束法设计了相应的求解算法,并使用两个路网算例进行验证。研究结果表明,救援路径总风险与总成本之间存在着权衡关系,采用多交通方式协同救援可有效降低伤亡风险;随着伤员数量和物资需求不确定程度的增加,总风险和总成本均呈现增加趋势,管理者可依据其对风险的偏好程度决策不同不确定性水平下的最优救援方案;此外,与不考虑公平性约束相比,受灾单元物资需求和伤员转移需求满足率的标准差分别降低了12.9和12.6,平均满足率分别提高了7.5%和8.4%,有效保障了救援资源分配的合理性和公平性。本文所建立的鲁棒模型可有效处理不确定条件下...     

基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位方法

针对GNSS/INS组合列车定位中的信息融合非线性与传感器量测故障问题，为满足复杂多变列车运行场景下列车定位精度与鲁棒性的需求，提出一种基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位优化方法。综合标准KF的时间更新与标准UKF的量测更新来构建简化UKF,在保证GNSS/INS紧组合列车定位精度的同时改善定位解算实时性。在简化UKF滤波框架内，引入故障检测与自适应调整因子构建简化鲁棒UKF,可以快速检测传感器量测故障导致的系统故障，并对故障历元的量测噪声协方差进行自适应调整降低滤波增益，使得滤波算法具有较强的鲁棒性。采用京沈高铁实测数据与故障仿真数据进行算法定位性能验证与评估，结果表明：基于简化UKF的GNSS/INS紧组合定位算法水平定位精度为2.686 5 m,与传统EKF滤波模型下的紧组合与松组合方法相比定位精度分别提高5.6%和15.0%。此外，提出的简化鲁棒UKF方法可以快速有效检测到不同类型的传感器量测故障，且大幅抑制传感器量测故障，优化复杂运行场景下的列车定位精度与鲁棒性。     

基于模糊规则的鲁棒预测舵减摇控制北大核心CSCD

[目的]针对模型预测控制(MPC)中因权重值固定所导致的欠驱动船舶在舵减摇时对转向的响应较慢的问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器(FTESO)、模糊控制规则和鲁棒预测控制的舵减摇控制器设计方法。[方法]首先,建立固定航速欠驱动船舶线性模型用于控制器设计,FTESO用于观测船舶运动状态和外部扰动;然后,通过对船舶在航向保持和变航向的情况进行分析,设计这2种情况下的目标函数权重,并建立状态观测值与目标函数权重之间的模糊规则,随后采用鲁棒预测控制解决带约束的多目标协同控制问题;最后,以一艘多用途舰艇为例进行数值仿真分析。[结果]结果显示,在航向改变情况下,对比扰动补偿模型预测控制和扰动观测器强化模型预测控制,发现减摇效果分别提升了5.74%和0.8983%,对于30°的转向的响应时间分别减少了1.8和7.3 s,证明了所设计控制方法的闭环稳定性。[结论]研究表明,所提方法在欠驱动船舶减摇方面是有效的。     

基于相空间三维动态稳定域的重型车辆稳定性控制策略研究

重型商用车存在转动惯量大、控制响应慢等特点。针对重型商用车，基于质心侧偏角、横摆角速度、垂向载荷转移系数设计了三维相空间分析方法，从而判断车辆的实时稳定状态。针对不同的车辆行驶状态，采用AFS控制和AFS/DYC分级控制，并基于利用附着系数设计了可拓控制方法，从而补偿前轮转角和横摆力矩的控制输出，以保证控制器在不同工况下的鲁棒性。通过TruckSim/Simulink联合仿真和硬件在环实验验证了该方法的有效性，并在仿真中通过■判断和■判断对比证明了相空间动态稳定域的优越性。仿真和实验结果表明：相比单纯以驾驶员意图操纵车辆，所设计的基于可拓H_∞的AFS/DYC分级控制策略可以保证车辆在不同工况下的稳定性，尤其在低附着路面上表现出更好的稳定性，可有效降低车辆在极端工况下发生交通事故的概率。