城市轨道车辆智能门控器关键技术研究

对城市轨道车辆门控器的关键技术问题提出了解决方案。针对门控直流无刷电机固有的低速换向转矩脉动问题,采用单斩PWM_ON的调节方式保证换向期间非换向相电流不变来抑制低速换向转矩脉动;结合DSP的直流无刷电机技术和自适应模糊PID控制算法,实现对门控直流无刷电机的双闭环控制,以此来提高门控系统的鲁棒性,并为防挤压功能的准确激活提供先决条件,针对防挤压功能激活的时机判断不精准问题,采用分段激活法和全程电流保护法提高自动门防挤压功能的精确性和安全性。试验结果表明,所采取的的方法合理、正确且是可行的。     

基于DTECS网络控制平台的城轨车辆门控软件设计

文章以深圳地铁5号线国产化车辆为例,阐述了车辆控制程序门部分的设计,重点分析了软件接口文件和软件代码的编写思路.     

融合时空特征的端到端自动驾驶车辆转向角预测

端到端自动驾驶系统可完成从感知输入到车辆控制输出的直接映射,已成为当前无人驾驶研究的一个重要方向.显然,在动态环境中自主驾驶车辆需要具有处理时空信息的能力,以实现精确平滑的车辆运动控制.为此,提出一种新的时空信息融合模型,在双流卷积网络(Two-stream CNN)的基础上引入门控循环单元(GRU)网络来实现端到端自...     

基于CNN-GRU的船舶轨迹预测

针对现有基于CNN、GRU及CNN-LSTM的船舶轨迹预测模型精度不高、运行时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的船舶轨迹预测混合模型(CNN-GRU).构建了基于船舶AIS信息的船舶轨迹特征表达方法,以目标船舶连续4个时刻的轨迹特征值作为输入,以第5个时刻轨迹特征值作为输出,训练构建的CNN-GRU轨迹预测网络,对未来船舶轨迹进行预测,并与现有模型进行对比.实例验证表明：CNN-GRU模型的预测精度显著提升,经度误差不超过3×10^-5(°),纬度误差不超过5.5×10^-4(°),相较于CNN-LSTM模型,预测效率显著提高,运行时间减少19.1 s.     

基于GRU循环神经网络的云数据中心应用故障预测方法

云数据中心的分布式应用故障具有复杂性、随机性等特点,导致应用的运行与维护(简称:运维)管理任务难度大、效率低.为此,提出一种云数据中心应用故障预测方法,构建基于门控循环单元(GRU,Gated Recurrent Unit)循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的云数据中心应用故障预测...     

成年大鼠心室肌细胞表达多种电压门控钠通道α亚型

目的观察成年大鼠心室肌细胞上电压门控钠通道不同亚型的表达情况。方法采用酶解消化法分离成年大鼠心室肌细胞,利用免疫荧光染色结合激光共聚焦技术检测心室肌细胞钠通道α亚型Nav1.1、Nav1.2、Nav1.3、Nav1.5、Nav1.6、Nav1.7的表达及分布情况,采用全细胞膜片钳技术记录心室肌细胞钠电流。结果成年大鼠心室肌细胞除表达心脏型钠通道亚型Nav1.5之外,还表达神经型钠通道亚型Nav1.1、Nav1.6和Nav1.7,不表达Nav1.2和Nav1.3。Nav1.5分布于横小管周围,Nav1.1和Nav1.7亦呈点状分布于横小管区域。Nav1.6表达稍弱,沿心室肌细胞长轴纵向分布,闰盘处未见钠通道各α亚型的表达。膜片钳结果显示成年大鼠心室肌细胞表达快钠电流(INa,T)及晚钠电流(INa,L)。结论成年大鼠心室肌细胞表达心脏型钠通道亚型(Nav1.5)和多种神经型钠通道亚型(Nav1.1、Nav1.6和Nav1.7),这可能有助于维持心肌细胞的正常电生理活动。     

喹吡罗降低C57BL/6J小鼠的预先弱刺激抑制和间隙预刺激抑制

目的探讨C57BL/6J小鼠在急性给予喹吡罗(quinpirole,QNP)前后听觉惊跳反射(acoustic startle reflex,ASR)、预先弱刺激抑制(prepulse inhibition,PPI)和空白预先刺激抑制(gap prepulse inhibition,Gap-PPI)的变化情况。方法 20只C57BL小鼠,随机分为实验组(n=10)和阴性对照组(n=10)。实验组给予盐酸QNP腹腔注射,阴性对照组给予等体积生理盐水处理。实验对象均完成惊跳反射的测试。记录注射前的数据为基础值,注射后10min、24h进行相同测试。比较各组惊跳反射强度、预先弱刺激抑制率(%PPI)和空白预先刺激的抑制率(%Gap-PPI)。结果对照组小鼠注射生理盐水前后的惊跳反射强度、%PPI和%Gap-PPI未见明显改变(P>0.05)。实验组小鼠注射盐酸QNP 10min后的惊跳反射强度[(0.030 7±0.002 6)N、%PPI(14.78±6.14)%、%Gap-PPI(17.78±9.74)%]较基础值[(0.097 1±0.004 3)N、(45.24±10.11)%、(41.49±4.33)%]降低(P<0.05);实验组小鼠在注射QNP 24h后的惊跳反射强度、%PPI和%Gap-PPI与基础值相比无明显变化(P>0.05)。实验组注射QNP 10min后最大惊跳反射强度、%PPI和%Gap-PPI均较对照组明显降低(P<0.05)。结论 C57BL/6J小鼠急性注射QNP,抑制了预先弱刺激抑制及空白弱刺激抑制,可造成感觉运动门控功能的短期受损并导致小鼠产生耳鸣,可能机制是急性损伤了C57BL/6J小鼠的边缘系统。     

雪崩管雪崩时最佳门脉冲的探讨

单光子探测器是量子保密通信的主要器件,同时也是量子通信中重要研究的课题,本文介绍了单光子探测器的工作原理以及探测器中电源设计应满足的条件,而且分析了门控模式下单光子探测器工作的优缺点,针对PIN-APD的特殊结构,建立了其子电路模型。在门控工作模式下对此模型加以仿真实验证明其准确性,并且探讨分析了雪崩管雪崩时最佳门脉冲的选取。     

乘客门门控同步信号加密改进方案

2014年,亚洲城市发展中心(CDIA)向巴基斯坦开伯尔·普赫图赫瓦省政府提供了援助支持,旨在为省省会城市白沙瓦打造综合快速公交系统(BRT)来改善城市公共交通,项目资金由亚洲开发银行(ADB)提供。白沙瓦公交公司负责快速公交系统(BRT)项目的设计、采购、实施和持续的BRT运营和服务合同管理,经过长时间研究和对接,项目于2018年开始实施,计划2019年4月开始运营。     

基于深度学习的高速铁路工务安全指数预测技术

高速铁路工务安全指数（HRPSI）反映了高速铁路工务故障和事故的发生状况,对其进行规律验证与预测对于高速铁路工务专业进行安全评估和预测具有非常重要的现实意义。基于高速铁路10周年工务安全指数数据,构建2种深度学习的时间序列预测模型。利用皮尔森系数预测模型的有效性证明构建2种模型的有效性。其中门控循环单元（GRU）预测方法效果更好,训练集和测试集的皮尔森系数分别为0.937 1和0.922 1,可有效预测工务安全指数变化趋势。