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821.
ZHAOGuo-liang MENGHao 《船舶与海洋工程学报》2004,3(2):63-68
The problem of stabilization control of underactuated surface vessels with two independent control inputs is in vestigated inthis paper. Through transformation, a cascade property of the system is revealed. And the original nonlinear system could be divided into two subsystems: a linear subsystem and a nonlinear subsystem. The stabilization laws are derived for the two subsystems separately. A smooth time - varying feedback stabilization law with exponentially convergence rate is obtained. The proposed stabilization law guarantees all the system states converge to the equilibrium exponentially. The aim of stabilization control of underactuated surface vessels is achieved. At last, the effectiveness of the proposed algorithm is illustrated by simulation tests. 相似文献
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为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交... 相似文献
827.
为解决邻近地域的港口群泊位资源结构性过剩问题,以港口群内泊位资源共享为基础,构建面向船舶运输方、货主方和港口方的港航物流信息系统。引入排队论和随机过程等理论,建立包含港口群干/支航线网络搭建(时空分配模型)以及腹地货流分配和船舶挂靠港选择(双层规划模型)等模块的仿真模型。采用设计的时空网络分析方法和具有双门限值的双层迭代算法求解仿真模型,验证模型参数的灵敏度,并进行具体算例分析。仿真结果表明:观察周期、腹地货物到达频率及干/支线可通阈值等的变化将影响货物到达数量或干/支线开通条件,进而影响港口群内航线网络结构,船舶到达频率的变化将影响港口群运输能力,泊位共享的等泊时间和共享成本阈值的变化将决定是否能够实现共享;通过物流系统实现共享时,港口群4个观察周期的3类干线和1类支线的总等泊时间和物流成本比不共享时分别减少23%和16.4%。 相似文献
828.
提出了一种改进的伪并行遗传算法(Improved Pseudo-Parallel Genetic A lgorithm,简称IPPGA),将改进遗传算法与SGA伪并行操作(采用并行思想,在同一台机器上完成操作),保证了种群多样性,防止局部早熟收敛;改进算法对部分遗传算子做了改进,采用迭代交叉,多父代产生多子代,让多个染色体中优秀基因段组合产生子代,大大加快收敛速度;设定一个最优个体保存序列库,防止最优解的丢失.采用实际算例进行仿真试验,数据表明改进的伪并行遗传算法(IPPGA)较标准遗传算法(SGA)快速、有效. 相似文献
829.
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针对现有保护对远端短路电流和列车充电电流区分能力较弱的问题,提出了一种基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的辨识方法.通过对暂态电流进行EMD,获得特征向量矩阵,结合SVD(奇异值分解)和信息熵理论构造奇异值熵.远端短路时,暂态短路电流信号复杂,其奇异值熵大;而列车充电电流信号单一,其熵值小.因此,可根据奇异值熵大小识别短路故障.仿真和实测数据验证了该方法的有效性. 相似文献