卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。      

荷兰海军APAR多功能雷达系统及其开发经验

为充分发挥多功能优势,APAR雷达采用了高效控制手段,对雷达信号收/发时间和能量进行综合管理,综合平衡二者系统资源开支。APAR雷达波形设计还综合考虑了包括作战需求、接收信号特征、技术特征和参数等在内的各种因素。APAR雷达在系统设计、系统工程、详细设计与评估测试等方面均进行了总体规划,并很好地吸收了已有的技术积累,保证了系统最终成功。     

同步发电机励磁系统的无模型控制研究

同步发电机励磁系统的基于模型的控制算法过分依赖模型,很难保证其控制效果。本文尝试将无模型自适应控制算法应用于励磁系统的控制。首先,介绍了励磁系统的模型和无模型自适应控制算法的基本原理。然后,对于具有稳定增益的系统,提出了改进的无模型控制算法。并将其应用于确定工况的发电机励磁系统的控制。仿真结果显示:改进的无模型控制算法的快速性提高;在不同的电压传感器故障情况下,无模型控制显示了很强的自适应性和鲁棒性。     

一种滑动加窗LMS自适应时间延迟估计

提出了一种滑动加窗ＬＭＳ逢适应时间延迟估计方法，这种方法利用时域窗口函数对自适应滤波器的权矢量进行约束，使自适应迭代仅在窗口内进行，窗口的中心位置随自适应迭代的过程在权矢是滑动，从而可以以较钞的权系数估计较大的时间延迟，有效地减小计算复杂度。     

自适应智能航行控制方法研究

根据船舶在航行过程中的非线性、不确定特点,设计基于模糊模糊CMAC神经网络的船舶自适应智能控制算法。阐述了模糊CMAC神经网络结构,并且将其运用到自适应智能航行控制系统中,最后通过实验验证不同海况下模糊CMAC神经网络对于船舶航向智能控制具有良好的自适应性和较强的抗干扰性。     

基于子空间跟踪的波束形成算法

在期望信号方向发生变化或未知的情况下，为了获得较理想的波束形成，基于ESPRIT(借助旋转不变技术估计信号参数)方法，借助受限摄动子空间跟踪算法，提出了一种改进的波束形成算法．由于该算法采用子空间跟踪技术，对期望信号导向矢量能实时跟踪，从而能抑制时变信号的指向误差．计算机仿真结果表明，该算法获得的结果与已知期望信号方向理想情况下的波束形成结果相近．     

Morley斜板的r—型及rp—型自适应有限元分析

本文利用r-型及作者提出的rp-型方案,对Morley斜板进行自适应分析。作者的工作表明,在有限元分析中,单元技术和自适应技术两者都是不可偏废的。     

混合动力商用车AMT挡位自学习控制技术优化

在混合动力商用车电控机械式自动变速器(AMT)系统中,因制造、装配、磨损、更换等导致变速器各挡位置存在差异及变化,引起选换挡成功率降低甚至工作异常,需通过AMT挡位自学习解决此问题。针对AMT静态时各挡位位置自学习控制策略提出了优化,主要包括挡位学习顺序和再次进挡学习策略,通过自整定PID技术进行自适应参数优化。经过试验验证,提高了自学习成功率、合格率、效率和一致性。     

滑动加窗LMS自适应时间延迟估计的性能分析

分析了作提出的一种滑动加窗ＬＭＳ自适应时间延迟估计方法的性能。结果表明，这种方法计算量较小，且具有较高的估计精度和较好的收敛性能。     

基于人工神经网络的舰船稳定性分析

船舶在海上经常受到风浪流雾等不可估测因素的影响,控制船舶的稳定性非常重要。本文通过分析单个人工神经元PID控制和多个神经元PID控制方式设计基于人工神经网络PID控制算法,并将此算法应用于船舶稳定性控制。仿真实验说明,人工神经网络应用于船舶稳定性控制的有效性和准确性。