基于感应滤波的电力推进船舶电网谐波抑制

为研究谐波抑制方法在电力推进船舶电网中的应用,提出了一种基于感应滤波方式,同时具有自耦补偿和谐波抑制作用的新型推进变压器结构。该变压器二次侧采用延边三角形接线,它将传统滤波和无功补偿装置移至绕组内部且公共绕组的等效短路漏电感为零设计,使船舶大功率变流设备在电能变换过程中产生的谐波源无法进入交流网侧,有效地抑制了谐波对船舶电网的污染。对比船舶电网传统滤波方法,对新型推进变压器的结构设计,滤波原理进行了介绍,并分别对基于新型和传统推进变压器的6相交直交推进方式船舶电力系统进行了SIMU-LINK仿真,仿真结果的电流波形和电流频谱验证了方案的正确性和可行性。     

直扩系统中基于小波包变换的自适应窄带干扰抑制技术

利用小波包变换进行抑制的算法进行分析,将小波包分解与自适应滤波技术结合起来,对受扰子带采用改进的LMS自适应算法进行滤波处理,有效弥补了有用信号的损失,提高了系统性能,并给出仿真性能的比较.     

多才多艺 捷豹XF Sportbrake

性能与优雅的完美结合使捷豹XF Sportbrake充满了实用性和活力。在2008年,捷豹发布了运动轿车XF,以其良好的运动性能赢得了广泛客户的喜爱。在4年后的2012年,捷豹对XF从外到内进行了改款设计,使其呈现出了更青春的色彩。就在2012款XF改款的同时,在其基础上又开发出了XF Sportbrake,首先,不用质疑它的运动性能,其次,它又添加了出色的实用性能。作为运动房车和才艺方面的延伸,XF Sportbrake依然保持着运动的核心价值、肌肉丰满的优雅、出色的驾驶乐趣和符合时代的豪华感。XF Sportbrake虽然是在201 2款XF的基础上开发     

一种新的常系数盲自适应数字均衡器

该算不克服了在一般的常系数盲数字自适应算法中，由于估计幅值选择不合适，所造成加权矢量不收敛的缺点，使归一化常系数模型算法更具有通用性。     

基于记忆学习矩阵的混合动力控制策略

混合动力汽车的动力分配策略是混合动力汽车开发的核心之一,合理的动力分配策略可以在不影响其动力性的前提下尽可能地节省燃油和降低排放,记忆学习矩阵的控制策略介绍的是一种外挂学习方法的自适应学习的控制策略,通过对照学习前后的结果对记忆矩阵的各项参数进行修改,达到合理分配动力降低油耗的目的。     

基于鲁棒性的空调自控系统设计

分析了空调自控系统的主要特性,并介绍了一种基于组合自校正控制策略的自适应控制算法,同时采取一些解决工程实际问题的辅助措施,以增强系统的抗干扰能力和对未建模动态、时变参数的鲁棒性.     

基于q轴磁链的机车牵引电机转子磁场校正技术

为提高整个机车交流传动系统的稳态和动态性能,利用牵引电动机间接磁场定向控制技术实现转矩和励磁解耦独立控制的磁场准确定向技术,对"和谐"型电力机车牵引电动机矢量控制过程中的磁场定向方式进行了演绎,以观测转子q轴磁链为模型,分析了转子磁链大小、位置,并利用MRAS理论通过自适应调节实现转子磁场定向实时校正。在实际应用中证明了理论分析的正确性和磁场准确定向校正策略的有效性。     

LiDAR数据在公路测设中的精度改善技术研究

通过修正LiDAR点云的滤波处理结果,根据工程应用的需求,将高速公路和桥梁上的非地面点提取出来与地面点合并作为地形点.并添加高速公路路面边缘的三维矢量线作为约束条件进行联合建模,以达到补充桥梁和路面数据点的目的,从而提高数模精度.     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计

介绍了以中精度惯性导航系统INS（Inertial Navigation System）为主，与全球导航定位系统GPS（Global Position System）等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案。设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法。经计算机模拟仿真证明，神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法。