不脱网式高压动态跟踪无功补偿系统

从分析电气化铁道采用固定无功补偿装置牵引变电所平均功率因数仍然较低的需求出发,对不脱网式高压动态跟踪无功补偿系统的构成、功能特点、工作原理进行了阐述,并结合应用实例做了分析,验证采用该系统可以提高功率因数,具有一定的经济效益.     

基于图像信息检测的船-桥智能避碰系统研究

将避碰决策系统分为船舶运动检测、视觉几何模型和船舶运动态势计算、碰撞预报及预控3部分.针对图像质量问题采取图像预处理增强、中值滤波、直方图均衡处理方法.采用相位相关算法基于背景模态模式静态空间信息记录图像信息,补偿图像抖动.基于视觉几何模型计算船舶运动态势计算船舶目标空间坐标位置、船舶型尺度、船速、船首向等.基于实时运动状态信息和桥区船舶运动态势预报碰撞危险以及避碰决策模式.引入避碰等级术语通过计算桥区船舶操纵避碰相关参数,进行避碰早期预警并得出避碰操纵决策方案.形成合理化的船-桥避碰决策系统,以达到船-桥避碰预警预控的智能效果.     

基于改进双闭环控制的光伏并网系统研究

光伏并网系统在光照太强的情况下往往出现输入功率与输出功率不匹配,导致直流母线电容上电压过高的危害.针对这一现象提出一种新型的控制策略,对Boost电路采用三环控制的方案,即传统的电压外环和电流内环再加上直流母线电压保护环,使电路在直流母线电容电压上升时,能自动调节输入功率以匹配输出功率,保证系统额定功率输出,避免系统因直流母线过电压故障导致的系统功率丢失,以提高光伏并网系统工作的可靠性.文中采用两级式结构的单相光伏并网系统,对其控制系统进行了详细地分析设计,并通过PSIM软件进行仿真,验证了该控制策略的有效性.     

车辆动力学模型与ATO关键参数计算分析

车辆动力学模型是列车在运行过程中的一种数学状态模型,通过分析列车运行状态、测速定位误差、空转/打滑、牵引/制动特性及操作滞后延时等影响因素,根据不同的控制目标建立分步迭代计算、车辆传递函数和受控自回归滑动平均3种车辆动力学模型.同时为了提高列车控制性能,对ATO系统中的一些时变关键参数进行分析和校正补偿.最后通过传递函数模型对PID (Proportion Integration Differentiation)速度控制器的控制参数进行理论整定的应用,说明车辆动力学模型为ATO控制算法提供被控对象的数学理论基础具有重要价值.     

带汉语音提示的流量积算仪

针对目前国内市场流量积算仪普遍采用传统的英文字符显示屏作为人机交互界面,以及流量计量操作显示的信息量大的特殊性,提出了一种带汉语音提示功能的流量积算仪,设计中采用美国ISD公司的ISD25120芯片与主控单片机MSC1210Y5实现汉语音提示功能,配以高亮、高清晰的16字2行真空荧光式VFD点阵字符显示屏,能方便直观地完成流量信息的计算、显示、算法选择、参数设定,提高了维护工作效率,降低了维护成本.     

消除水下环境压力影响的措施与研究现状

在分析水下环境压力对水下液压系统产生影响的基础上,说明了对水下设备液压系统进行压力补偿的必要性,综述了当前水下设备的液压系统以及压力补偿的研究现状,分析了传统压力补偿器的利与弊,提出了水下液压系统的两种类型,建议采取不同的补偿方法,并阐述了压力补偿的主要研究方向。     

基于改进RepVGG网络的车道线检测算法

为提高自动驾驶系统中车道线检测的速度和精度,提出了基于可解耦训练状态与推理状态的车道线检测算法。在结构重参数化VGG（RepVGG）主干网络中引入注意力机制压缩-激励（SE）模块,增强对重要车道线信息的特征提取;同时设计并行可分离的辅助分割分支,对局部特征进行建模以提高检测精度。采用行方向位置分类车道线检测方式,在主干网络后加入逐行检测分支,减小计算量的同时实现对遮挡或缺损车道线的检测;设计偏移补偿分支,在水平方向上细化局部范围内预测的车道线位置坐标,以恢复车道细节。通过结构重参数化方法解耦训练状态模型,将多分支模型等价转换为单路模型,以提高推理状态模型的速度和精度。对比解耦前后的模型,本研究算法速度提高81%,模型规模减小11%。利用车道线检测数据集CULane对算法进行测试,与目前基于深度残差神经网络的车道线检测模型中检测速度最快的UFAST18算法相比,其检测速度提高19%,模型规模减小12%,评价指标F1 -measure由68.4增长到70.2;本研究算法的检测速度是自注意力蒸馏（SAD）算法的4倍,空间卷积神经网络（SCNN）算法的40倍。通过城区实车实验测试,在拥挤、弯道、阴影等多种复杂场景下车道线检测结果准确稳定,常见场景下车道线漏检率在10%~20%之间。测试结果表明,结构重参数化方法有助于模型优化,提出的车道线检测算法能有效提高自动驾驶系统的车道线检测实时性和准确性。     

并联式混合动力汽车驱动模式切换协调控制方法

在并联式混合动力汽车驱动模式切换过程中, 以整车动力需求转矩不发生波动与车速稳定跟随期望值为控制目标, 提出了基于车轮转速差PID控制的电机转矩补偿控制方法; 分析了模式切换时混合动力汽车动力传动系统的频域特性, 基于车轮实际转速与期望转速的差值, 通过PID闭环控制计算补偿转矩, 由永磁同步电机提供补偿转矩, 来解决模式切换时2种动力源之间的动态协调控制问题; 利用AVL Cruise和MATLAB仿真平台建立了混合动力汽车动态协调控制模型, 对转矩补偿控制方法进行仿真验证。仿真结果表明: 相比于无动态协调控制的模式切换, 采用动态协调控制方法时的总输出转矩的响应时间从0.90s降低到0.08s, 总输出转矩控制精度提高了11.1%, 跟踪期望车速的精度提高了8.0%, 整车的动力性提高了4.4%, 因此, 采用动态协调控制方法降低了并联式混合动力汽车模式切换中总输出转矩的波动, 提高了车速跟随期望值的精度, 有效保证了汽车的动力性和行驶平顺性。     

基于相位补偿的电动助力转向系统控制方法

采用动力学与控制理论, 研究了具有3个集中质量的电动助力转向系统的物理和数学模型, 建立了总体结构图, 在对外环特性进行分析的基础上, 对总体结构图进行等效变换, 根据系统要求对控制系统进行了设计, 研究了控制对象的传递函数、控制系统的结构图、开环系统的Bode图、Nyquist图以及系统的稳定性, 并进行了台架试验。研究发现控制系统的结构图可以表示为内、外两环结构, 内环包含了反电动势的反馈通道, 采用快速比例积分(PI)控制的内环, 可以忽略反电动势, 没有进行相位补偿的系统幅值裕度和相位裕度约为负值, 稳定性较差, 而进行相位补偿后系统的稳定性较好。结果表明在系统低频共振频率范围内采用超前校正, 提供相位补偿是解决电动助力转向系统振动和稳定性的有效方法。     

气动比例阀控系统死区特性及仿真研究

针对气动比例系统中存在死区的情况,采用神经网络自学习的方法,解决由于死区的存在引起的系统定位精度问题。选定一死区补偿初值,以定位精度为目标,根据系统动态响应过程中的误差及误差变化,通过在线修正神经网络权值来调整死区补偿值。