基于光反馈的信号灯故障检测系统研究

针对传统信号控制器的信号灯故障检测不准确的问题而设计的信号灯终端光反馈故障检测系统,主要采用信号灯终端光反馈、光纤传输和光电转换技术,将信号灯的输出状态直接反馈到信号控制器,实现对信号灯故障的可靠检测。通过信号控制器对故障信号进行处理,并利用数字化传送,具有纠错、容错的功能,实现了对信号灯运行状态的准确、可靠检测及控制。     

基于滑模双环控制的感应耦合电能传输系统设计

为解决轨道交通供电负载频繁波动使得系统输出恒压困难的问题,提出了基于滑模控制和PI控制的双环控制策略.首先对原边建立离散时间动态模型、副边采用大信号模型分别进行建模;其次,基于系统建模设计双环控制策略,采用滑模控制控制电流内环、PI控制控制电压外环;最后,对设计的双环控制进行了实验验证.验证结果表明:恒压下进行70 Ω和50 Ω电阻切换时,电压变化约5%,并在15 ms左右恢复到稳定值,因此,在负载波动的条件下该控制策略能保证输出电压恒定和快的响应.      

高速公路驾驶疲劳影响因素分析

研究和总结驾驶疲劳的产生机理,从人、车、路和环境的角度出发分析驾驶疲劳的影响因素,并分析了高速公路更容易产生驾驶疲劳的原因。建立模拟驾驶台,设计试验,用生理反馈仪记录驾驶员的相关生理参数,选取脑电波中的θ波进行研究,验证了温度、路况、声音等驾驶疲劳影响因素。     

基于1/2车辆模型的主动悬挂滤波输出反馈控制研究

基于1 2车辆模型,在分析被动悬挂弹簧和阻尼系数对车辆舒适性影响的基础上,提出并深入研究滤波输出反馈控制策略。研究表明,在对悬挂弹簧和阻尼系数进行主动滤波的基础上,采用输出反馈控制,能大幅度衰减车辆在低于和高于车轮频率范围内的车体起伏和俯仰运动,提高车辆的乘坐舒适性。仿真结果演示了主动悬挂的性能并验证了结论。     

滑坡变形的支持向量机非线性组合预测

在分析支持向量机(SVM)用于时间序列预测和非线性组合原理基础上,提出基于支持向量机的非线性组合预测方法。利用4种单项预测方法,包括SVM、径向基函数前向型神经网络(RBF)、反馈型神经网络(El-man)及3层神经网络(ANN),分别进行滑坡变形时序的建模与预测。对4种方法的预测结果再采用线性组合方法(简单平均、方差倒数、改进最优加权系数)和非线性组合方法(SVM、BP神经网络)进行组合预测及方法性能的比较。结果表明,非线性组合的平均相对误差明显低于线性组合方法,且对滑坡这种具有一定程度不确定性的非线性系统,SVM的非线性组合方法有着更理想的预测效果,7步外推预测准确度控制在89.3%以上。而与BP神经网络非线性组合相比,SVM也具有更好的稳健性和泛化性。     

氧传感器的波形研究与发动机故障诊断

氧传感器是燃油反馈控制系统的重要部件,其信号电压波形能够反映出发动机的运行情况.本文通过对氧传感器的波形研究,提出利用氧传感器电压波形进行发动机故障诊断的方法.     

正确认识和动用学生反馈评价,帮助教师提高教学效果

如何正确认识和运用学生对教师教学情况的反馈评价，长期以来一直是教学研究工作者讨论的课题，也是教师关心的问题。     

非线性鲁棒控制系统分析和设计的μ方法

针对一类可反馈线性化的仿射非线性系统，提出了非线性鲁棒控制系统的μ分析与μ综合方法。利用非线性状态反馈和坐标变换，可将许多不确定性线性系统线性化为关于广义对象和不确定性的线性分式变换(LFT)，基于这个LFT，用D-K迭代法可获得线性化系统的鲁棒控制器，然后通过回代得到非线性鲁棒控制器。