混合型并联有源滤波器的研究

为实现对非线性负载的谐波补偿和电压调节功能,提出了一种混合型并联有源滤波器.综合考虑系统稳定性和谐波补偿效果,采用了反馈加前馈的控制策略,对比研究了系统补偿特性,并讨论了容性和感性无功补偿问题.仿真与试验结果证明了该混合型并联有源滤波器工作的有效性.     

电控静液压传动推耙机的结构特点和维护要点

以卡特D5G电控静液压推耙机为例,介绍静液压传动技术在履带式工程机械行走驱动系统中的应用,阐述系统的结构特点及维护要点.     

RP900J型机械式多功能摊铺机

介绍了一种用于道路基层和面层施工的多功能摊铺机的研发思路、结构构造及性能特点，对摊铺机的设备选型及使用有所帮助。     

RPR和MPLS技术及其在城域网中的应用

本文介绍了RPR、MPLS的基本概念及技术优势,以及目前支持这两种技术的MSTP设备现状,并分析了这两种技术在城域传送网中的应用前景。     

柴燃并车试验台齿轮箱动态仿真与实验

以带同步超越离合器的并车齿轮箱传动系统的研究对象，讨论系统动力学模型，用模态分析法与状态空间法，对多自由度时变非线性方程组求解，利用所建的动态分析仿真模型，分别对柴或燃运行方式的斜齿柱齿轮传动系统动态仿真得出结果与实验结果相近，对柴燃联合动力装置切换点选择和数字仿真模型的确立有参考价值。     

实时断轨检测技术发送系统设计

基于轨道电路原理的一送两受式实时断轨检测技术,以单片机为控制核心,设计了适应长大隧道的实时断轨检测发送系统.采用直接数字频率合成(DDS)技术合成了频率稳定度优于10-4的高精度正弦检测信号,使用自动增益控制(AGC)技术实现了发送端轨面电压的恒压控制.结果表明:设计的系统能够满足实时断轨检测技术对发送系统高精度、高稳定性的要求.     

基于ZigBee协议的列车监控图像传输系统的设计

提出一种基于无线网络传输协议—ZigBee的列车监控图像传输系统。在车厢内部设置多个摄像头用于采集高清晰的监控图像并通过无线网络将图像实时地传送至列车监控中心。列车长在列车监控中心可实时掌握车厢内的情况,以便指挥及调度列车运行。     

混合动力牵引调车机车的研发

阐述了混合动力牵引调车机车的概念和样车的结构性能,重点论述了样车主要研制内容及技术措施、节油减排效果、节油试验情况,从评估计算和试验验证两方面论证了混合动力技术能实现能量高效利用和循环利用的双重目标,总结了样车的研制成果。     

线控转向系统转角反步控制算法研究

为实现商用车线控转向,设计一套新的线控转向系统架构及其转角跟踪控制算法。新的线控转向系统采用丝杠螺母结构中的丝杠直接控制纵拉杆,螺母通过带轮机构被电机驱动。对线控转向系统结构进行运动学分析,推导转向系统可变传动比,采用前轮转角为状态变量,建立线控转向系统二阶动力学模型。基于转角跟踪目标,采用反步控制算法,设计线控转向系统转角跟踪控制器,通过反馈系统线性化处理系统参数不确定和环境干扰问题,实现准确的目标转角跟踪,并建立李雅普诺夫函数,证明了采用反步控制的线控转向系统是渐进稳定的。搭建采用“丝杠螺母+带轮机构”架构的线控转向实车底盘测试台架,选取蛇形和混合工况进行控制算法验证。研究结果表明：与滑模控制算法的测试结果对比可知,反步控制算法绝对平均跟踪误差值降低了71.88%~79.57%,跟踪误差标准偏差值降低了71.32%~78.50%;线控转向系统反步控制转角跟踪算法能够减少系统收敛到原点的时间,抑制系统的抖振,提高车辆线控转向系统转角跟踪的操纵灵活性。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。