电冰箱模糊控制器的设计

介绍了应用模糊控制技术实现风冷式电冰箱温度控制的基本原理和设计方法。     

自动化集装箱码头堆场调度规则研究与优化

堆场作业效率是体现自动化集装箱码头海侧装卸船能力、陆侧收发箱水平的重要指标。针对自动化集装箱码头堆场作业过程中出现的堆场调度工况不合理、效率较低的问题,进行堆场调度规则研究。通过对堆场各工况实际作业需求进行分析,确立堆场海侧、陆侧作业调度原则,优化不同工况调度顺序,增加自动化堆场作业重进重出比例,改善自动化码头堆场调度逻辑,并对比调度规则优化前后的堆场作业效率。结果表明,优化后的堆场调度规则可以显著提升自动化码头堆场作业效率和对外服务水平,提高自动化码头核心竞争力。     

机车运行途中故障诊断推理方法的研究

针对机车运行途中故障诊断推理的方法进行了研究,通过利用系统专家的经验知识建立故障树模型,并运用双向推理控制策略和启发式搜索算法建立推理机,实现了机车运行途中故障诊断推理系统的动态建立。     

Combined longitudinal and lateral control for automated vehicle guidance

This paper deals with the longitudinal and lateral control of an automotive vehicle within the framework of fully automated guidance. The automotive vehicle is a complex system characterised by highly nonlinear longitudinal and lateral coupled dynamics. Consequently, automated guidance must be simultaneously performed with longitudinal and lateral control. This work presents an automated steering strategy based on nonlinear model predictive control. A nonlinear longitudinal control strategy considering powertrain dynamics is also proposed to cope with the longitudinal speed tracking problem. Finally, a simultaneous longitudinal and lateral control strategy helps to improve the combined control performance. This whole control strategy is tested through simulations showing the effectiveness of the present approach.     

基于中关村西区的地下停车诱导信息系统设计

以北京中关村西区地下停车场为背景，对停车诱导信息系统进行了设计与研究。文章主要介绍了中关村西区地下停车场诱导信息发布方案的设计，基于BP神经网络的停车泊位预测以及基于模糊推理的地下环廊路段优化选择，并给出了Matlab环境下的仿真结果。     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2 阶段基于第1 阶段的最优时序,优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗.     

电子执法环境下驾驶行为与事故特征分析

针对我国电子执法环境下驾驶行为特性、交通流运行特性等研究缺乏,无法制定安全保障措施的问题,借助交通调查、资料分析等方法,对有无电子执法时交通违法行为特征、变速行为特征和交通事故特征的差异及原因进行了分析. 结果表明：电子执法有助于减少交通违法行为,但会增加刮撞行人的交通事故并加剧交通事故的严重程度;电子执法环境下,营运车辆交通违法的比重明显上升、低龄驾驶员构成了道路交通违法的主体,信号交叉口绿灯末期存在严重的交通事故隐患;公路电子执法存在无法根治超速行驶的问题,同样存在交通事故隐患. 鉴于此,从执法前的宣传、教育到执法过程中的安全保障设施建设提出了较完善的解决方案,以确保电子执法环境下的行车安全.     

基于动态贝叶斯的船舶中央冷却水系统状态推理

针对船舶中央冷却水系统日益复杂、处理这类信息时存在很大不确定性的问题，将动态贝叶斯网络运用于复杂管路系统的检测与控制中。通过全面分析某型船舶中央冷却水系统各个部件之间的相互关系以及评估参数，建立系统的动态贝叶斯网络模型，运用BK算法对系统的运行状态进行推理。使目标节点的各个特征因素以及不同时间片同一特征因素相互修正，克服系统检测时不确定性、数据不完整和主观性。通过仿真表明，动态贝叶斯网络在不确定环境和数据缺失的情况下可以考虑时间的因素进行有效的状态推理并实现有效的控制。     

智能网联车辆混行交通流中灯语意图识别模型研究

为使混行交通流下智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)实现对人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)前照灯灯语意图(Vehicle Headlights Intention, VHI) 的识别，弥补车对车(Vehicle to Vehicle, V2V)和鸣笛意图识别技术的不足，更好地与HV交互沟通，提出CAV对HV的VHI识别模型.模型包括：灯光感知、光数据处理、VHI识别3个模块，灯光感知模块通过RGB(Red-Green-Blue, RGB)和HSV(Hue-Saturation-Value, HSV)颜色空间感知前照灯(Vehicle Headlights, VH)，采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi Tracking，KLT)和车辆匹配算法定位跟踪发出灯语的HV；光数据处理模块采用光通道增益算法计算光辐射通量变化； VHI识别模块基于双层隐马尔可夫模型(Double-layer Hidden Markov Model，DHMM)辨识VH 闪烁次数和HV行驶状态，实现VHI识别.在3种灯语示意典型场景下的实验结果表明：1 s内 VH感知准确率为96.8%，定位跟踪精度小于1°，VHI识别率为96.6%，满足混行交通环境下 CAV对HV驾驶意图的识别要求，基本保证实时性，为混行交通流中CAV自动驾驶决策提供理论依据.     

基于路径特征的自动化码头AGV自适应交通控制

针对集装箱码头双向导引自由路径环境下水平运输系统交通管理的难题,在考虑车辆物理尺寸、轨迹及行车规则的基础上,构建合理栅格单位的环境地图,建立多车多任务路径的交通控制模型,并提出一种基于路径特征的自适应交通控制方法,采用滚动调度策略和启发式策略的遗传算法进行算例试验。结果表明,相比于固定预留方法,所提出的方法以更小的区段为调度间隔,并形成自适应计划期,预留栅格数量更灵活,实现了灵活区段定义下的道路自适应预留调度并避免阻塞,提高了道路资源的利用率。