一种新的电压稳定预防控制方法

提出了应用系统控制参数与系统负荷裕度之间的灵敏度关系及对电力系统电压稳定进行预防控制的方法，首先给出了系统控制参数与系统负荷裕度之间灵敏度的数学模型，在此基础上对系统的各种控制参数的灵敏度值进行计算和排序，New-England39母线系统仿真结果证实了本方法计算控制参数灵敏度值排序的快速性，准确性以及控制的有效性。     

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随着城市快速路交通信息采集系统的发展,特别是视频车牌采集系统的应用,使实时动态获得快速路行程时间成为可能,同时也促进了高精度行程时间预测的理论研究和实际应用需求. 本文基于快速路车牌识别数据检测的海量历史时间序列数据,选择预测时段的前4个时段的数据作为输入特征值,以遗传算法建立模型参数优化算法,得到训练模型及其参数,从而实现车辆行程时间的动态预测. 最后以上海市快速路系统中的三个典型路段的实测数据进行实例分析. 结果表明：与传统的指数平滑法、多元回归法、ARIMA法预测结果对比,基于SVM的预测路段平均绝对百分误差在5%以内,希尔不等系数非常接近0,SVM模型显示了更高的预测精度.     

一类输入时滞系统的鲁棒预测控制器的设计

针对一类不确定离散输入时滞系统,研究了使得闭环系统稳定,在预测时域内性能指标在线最小化的鲁棒预测控制器的设计问题.将预测时域后的性能指标函数用终端惩罚项近似,将无限时域性能指标函数转换成有限时域性能指标函数;基于滚动优化原理,将预测时域内的控制项用自由项代替,直接求取当前时刻的控制量,扩大可行解的范围,提高控制性能.通过求解线性矩阵不等式方法求解控制器.最后的仿真实例证明了该算法的有效性.     

一类输入时滞系统的鲁棒预测控制器的设计

针对一类不确定离散输入时滞系统,研究了使得闭环系统稳定,在预测时域内性能指标在线最小化的鲁棒预测控制器的设计问题.将预测时域后的性能指标函数用终端惩罚项近似,将无限时域性能指标函数转换成有限时域性能指标函数;基于滚动优化原理,将预测时域内的控制项用自由项代替,直接求取当前时刻的控制量,扩大可行解的范围,提高控制性能.通过求解线性矩阵不等式方法求解控制器.最后的仿真实例证明了该算法的有效性.     

基于改进SSI的大跨斜拉桥模态参数识别研究

实际工程中,为时刻检测桥梁结构是否处于良好的运营状态,通常会在桥梁结构上安装各种类型传感器,通过分析传感器采集的响应信号以获得其模态参数,并利用模态参数变化规律来间接评估其运营状态。基于此,为提高模态参数识别精确性,针对最为常用的模态参数识别算法-随机子空间算法(SSI)不足,提出了以频率值、阻尼比以及模态振型为判别因子的真实模态筛选算法。最后将所提算法运用于识别某大型斜拉桥的模态参数识别,识别结果表明:本算法不仅能有效实现真实模态的智能化筛选,且识别结果具有可靠性。     

基于CNN-GRU的船舶轨迹预测

针对现有基于CNN、GRU及CNN-LSTM的船舶轨迹预测模型精度不高、运行时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的船舶轨迹预测混合模型(CNN-GRU).构建了基于船舶AIS信息的船舶轨迹特征表达方法,以目标船舶连续4个时刻的轨迹特征值作为输入,以第5个时刻轨迹特征值作为输出,训练构建的CNN-GRU轨迹预测网络,对未来船舶轨迹进行预测,并与现有模型进行对比.实例验证表明：CNN-GRU模型的预测精度显著提升,经度误差不超过3×10^-5(°),纬度误差不超过5.5×10^-4(°),相较于CNN-LSTM模型,预测效率显著提高,运行时间减少19.1 s.     

基于BADA及航空器意图的四维航迹预测

为了提高航空器四维轨迹预测的准确性,提出了基于航空器性能数据以及航空器意图的四维航迹预测方法.通过统计分析航空器实际雷达轨迹数据,根据水平轨迹、高度和速度剖面等构建了航空器意图模型.采用航空器意图模型与航空器动力与运动学模型相结合的方法,考虑气象因素,基于性能数据设计了四维航迹预测模型.以国内某机场进场航班ACA025与CES2161为例进行了模拟,将预计到达时刻与实际到达时刻的误差作为评价指标,结果表明:本文提出的算法可以将通过航路点时刻的误差控制在30 s以内.      

光伏并网发电系统参数协调优化方法研究

光伏并网发电系统的参数设计对其稳定运行具有重要意义,为此,提出了一种光伏并网发电系统参数的协调优化方法。该方法通过建立包含光伏电池、并网逆变器、变压器和电网的光伏发电系统小信号数学模型,利用特征值分析（根轨迹图）得到各个特征值稳定情况下的系统参数边界值;在此基础上,建立了计及小干扰稳定性、阻尼比和稳定裕度的协调优化目标函数,并采用回溯搜索算法（backtracking search algorithm,BSA）对系统参数进行优化;通过仿真测试,对比分析了参数优化前后系统的动态响应。研究结果表明,在系统遭受到小扰动后,经过参数优化的光伏并网系统能够在0.1s内达到新的平衡点稳定运行,比未优化参数的系统动态响应提高了50%。      

高速列车运动稳定性设计方法研究

从车辆结构特征和系统参数对高速列车运动稳定性影响的关系出发,提出了合理的遏制车辆蛇行失稳控制策略,并利用灵敏度分析对控制策略进行了验证.针对系统参数的非线性影响、工程应用以及服役特性,探讨了临界失稳速度设计目标值的确定原则;从车体质量、二系悬挂刚度及阻尼、轴箱纵横向定位刚度等悬挂参数的工程应用角度,给出了参数的选择范围;从列车运动稳定性对参数灵敏度和参数对动力学性能的影响,提出了基于灵敏度的优化原则和性能均衡原则,并引入了运动稳定性的可靠度设计理念.      

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车,因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究,分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC),以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%,两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为;考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用,可使模型具有预测性,两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求,为本车驾驶人预留出反应时间,为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.