基于二分法的车辆状态参数融合估计

为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。     

基于迭代算法的公交中途站线路承载能力分析

识别中途站的线路承载能力（经停线路数）对公交线网规划以及合理设置站点具有较强的指导作用,在充分考虑公交车辆到达概率、排队率和乘客上下车时间对站点线路承载能力的影响的基础上,基于迭代算法的思想对公交专用道中站点的线路承载能力进行测算。结果表明：单车乘客上下车总时耗固定的情况下,平均到达率越低,车辆进站排队率越高,站点线路承载能力越大;车辆进站排队率固定的情况下,平均到达率越低,站点线路承载能力越高。     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

AIS与VTS的雷达／ARPA信息融合的研究与实现

分析了信息融合的必要性,并在信息融合基本原理的基础上,提出了信息融合的步骤,采用模糊数学中正态型隶属度函数算法实现AIS与VTS的雷达/ARPA信息融合,解决了不同设备处理同一信息的差异问题。     

动力定位船舶全速度路径跟踪CB导引自适应闭环控制

针对仅使用槽道推进器提供横向推力的动力定位船舶路径跟踪控制问题,建立慢变环境干扰影响下的非线性船舶数学模型,设计带有自适应干扰补偿的反步控制算法来消除环境干扰的影响。引入平行目标接近(CB)导引算法为跟踪控制生成期望速度矢量信号,通过与所提出的自适应反步控制算法相结合,得到不受船舶驱动特性限制的全速度范围动力定位船舶导引跟踪控制算法,应用李雅普诺夫稳定性理论证明系统跟踪误差渐进收敛到零。仿真结果表明通过调整导引算法参数可以调节船舶跟踪过程表现,并可以得到较好的控制精度。     

船舶轴系校中计算中优化算法的应用

本文以常见船舶轴系布置为基础,建立轴系校中计算数学模型,采用智能微群优化算法数值求解该数学模型。并对某3000吨级海监船进行轴系校中计算,结果表明智能微群优化算法求解出的轴系校中参数满足中国船级社相关规定的要求,该方法可以在轴系校中计算中推广使用。     

整体温差作用下高桩码头基桩内力计算方法

为研究高桩码头完建后整体温差对基桩内力的影响,结合工程实例,建立三维有限元模型,对上部平台温变规律进行分析,认为斜桩、直桩对上部平台温变约束作用均可忽略不计,平台处于自由温变状态,存在水平位移为零的温变发散中心。基于刚性平台自由温变规律,提出了考虑斜桩码头平动扭转的三维算法,三维算法的桩顶位移、内力与有限元结果接近。对于全直桩或近似对称的斜桩码头,还可简化为平动的二维算法。并给出了直桩、斜桩内力的估算简式,由估算式可知,位于发散同心圆上的直桩内力大于斜桩内力,桩顶轴力、弯矩与桩径2次、4次方成正比,桩径对温差内力的影响显著。     

基于模型参考自适应的电动车用内置式永磁同步电机电感参数辨识技术研究

内置式永磁同步电机(IPMSM)由于其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛运用于电动汽车电驱系统。与表贴式永磁同步电机(SMPSM)不同,IPMSM转子具有强烈的凸极效应。因此其控制方式相较表贴式更为复杂,需要更加精确的电机数学模型。但是由于饱和效应和交叉耦合,电感参数会随运行工况变化而发生变化,从而影响系统控制精度,所以能够实时掌握内置式永磁同步电机电感参数是非常重要的。本文采用模型参考自适应算法(MRAS)实现IPMSM电感参数在线辨识,运用Runge Kutta离散化方法建立可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律。仿真结果表明,采用MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出IPMSM的交、直轴电感。     

船舶电力系统无功优化的GSA-IPM算法

提出GSA-IPM(万有引力-内点)算法求解船舶电力系统无功优化问题,以降低船舶电力系统的有功损耗,提高电压质量,改善安全经济运行水平。将算法应用于某实际船舶电力系统进行仿真测试,结果与万有引力搜索算法(GSA)、遗传算法(GA)及粒子群算法(PSO)作比较,证明了算法能够使有功网损更低,电压质量更佳,从而验证了方法的有效性。