基于离散动态规划的PHEV燃油经济性全局最优控制

针对某款并联式混合动力汽车(PHEV),以整个循环工况的燃油经济性最优为目标,运用离散动态规划算法,得到PHEV的全局最优控制策略。并通过在逆向计算中设置不满足条件的控制变量的收益函数为无限大的方法,来达到电池荷电状态平衡。最后建立Matlab/Simulink仿真模型,对获得的全局最优控制策略进行仿真验证,并与采用瞬时最优控制策略得到的仿真结果进行比较。结果表明,全局最优控制在满足电池荷电状态平衡的前提下,获得了比瞬时最优策略更好的整车燃油经济性。     

IIR数字滤波器设计的搜寻者优化算法

为进一步提高无限冲击响应(IIR)数字滤波器的性能,提出了一种基于搜寻者优化算法(SOA)的IIR数字滤波器设计方法.SOA基于模拟人的随机搜索行为,由利用位置变化评价得到的经验梯度确定搜索方向,由采用简单模糊规则的不确定性推理确定搜索步长,通过搜寻者在搜索空间的位置更新,实现对优化问题的求解.2个典型设计实例的仿真结果表明,与差分进化算法(DE)和3种改进的粒子群算法(PSO)相比,SOA具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地应用于IIR数字滤波器的没计.     

基于等效控制的全局滑模控制Buck变换器设计

为简化滑模控制器设计和提高变换器系统的鲁棒性,探讨了全局滑模控制的原理和设计方法,并用于设计Buck变换器的控制系统.分析了全局滑模控制Buck变换器的特点,给出了基于等效控制思想的全局滑模控制器设计步骤,并设计了全局滑模控制律.最后,通过仿真分析,探讨了全局滑模控制器应用于Buck变换器的可行性和有效性.仿真结果表明,设计的全局滑模控制Buck变换器较传统滑模控制Buck变换器的瞬态响应速度快,并具有全局鲁棒性.     

具有周期投放、捕获及非线性扩散的最优化模型

考虑有资源保护区且保护区内外存在非线性扩散作用的资源种群开发模型,获得了周期扩散模型正周期解的存在性与全局渐近稳定性条件．以周期投放、周期捕获为控制策略,持续产量最大化、持续经济租金最大化为管理目标,利用Pontryagin最大值原理得出此周期投放、捕获最优化问题的最优投放hopt（t）、捕获策略Eopt（t）及相应资源种群的最优规模为xopt1（t）,xopt2（t）,并举例说明．     

MPI网络在船舶电站控制系统中的应用

S7-300CPU集成了MPI通信协议,可以通过MPI网络来实现全局数据通信,在PLC之间进行少量数据交换。通过在某船舶电站控制系统中的应用表明,采用MPI网络通信方式简单、有效而实用。     

基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划研究

为提高动态交通状态预测的准确性,对基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划进行研究。以交通大数据为基础,获取指定路段的属性信息与采集信息,通过对样本数据进行描述,得到该路段的试验数据。在具体的预测和分析阶段,构建基于交通大数据的预测模型,实现对动态交通状态的可靠预测。试验结果表明,时间特征值对交通流量的影响较大,某一时间段的交通状态数据可为全局路径规划提供数据源,有利于相关人员作出科学决策,可更好地满足当前智慧交通管理新需求。     

一种混合优化的全局路径规划算法

针对全局路径规划研究中遗传算法存在搜索范围广而导致收敛速度慢的问题,本文提出一种混合优化的全局路径规划方法,完成对图像读取、处理后使用A*算法预处理缩小可行区域从而提高收敛速度。所提出的混合优化规划方法主要优化遗传算法的初始种群,在不影响最终路线的情况下,缩小初始种群的搜索范围,提高算法进行全局路径规划的速度,快速有效的规划出全局路线。另外本文给出一种评价体系对规划结果进行定量的避障评价,评价结果能够以数值形式对规划结果进行综合评价,评价结果显示通过混合优化算法规划出的路径具有更佳的安全性。     

大型自主水下机器人全局静态与局部动态融合路径规划方法

针对大型自主水下机器人在做全局路径规划时面临环境建模复杂,算法求解能力弱以及面对局部动态障碍时自主性低,避障路径规划困难等问题,采用极坐标表示形成路径同心圆,在严格机动性约束下提出基于改进粒子群算法和速度障碍法的全局静态与局部动态相融合的路径规划方法。在极坐标表示的环境模型中,在全局静态规划中引入最优粒子"变异"过程提升算法求解能力;在局部动态规划中利用速度障碍法求解局部碰撞范围和安全路径区域以保证避障路径最优。实验结果表明,与传统粒子群和遗传算法相比,改进方法在全局静态规划中路径更短、求解能力更强,局部动态规划能够得到出最优避障路径。     

美国海军看2208艇的出现

这是美国海军研究人员对中国新型导弹艇的评论性文章。在此发表并不代表本刊认同和证实其观点,仅供读者参考。