基于拟T-S模糊模型的网络化控制系统稳定性分析

综合考虑网络化控制系统（NCS）出现时延和丢包问题,提出一种基于拟T-S模糊模型.以时延和丢包出现的概率作为隶属度,并根据丢包出现在系统中的不同环节,分别构造相应的系统模型,再利用线性矩阵不等式（LMI）方法证明系统的稳定性,并通过对一个二阶倒立摆系统的数值分析说明方法的可行性,从而为网络化控制系统的分析与设计提供了新方法.     

某公路大桥的检测与加固分析

针对某高速公路大桥墩基础的沉降,现场进行桥梁结构的外观质量检查、无损检测、线形测量及地质勘察等工作。检测结果及数据分析表明,基础地质条件差是基础沉降的主要原因,同时提出了相应的桥梁养护、维修及加固建议。本研究可为现有桥梁的维修和加固工作提供参考。     

信号联动修正参数计算方法分析

为研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算,而HCM2000推荐的延误计算模型对于自适应控制的信号交叉口的延误计算有不错的适用性。在此模型中,信号联动修正参数PF能较好的修正由于交叉口进行自适应控制而产生的延误变化。由于HCM2000给出的PF计算方法比较繁杂,计算方法的简化成为一个很好的研究切入点。     

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对于不成对机车周转图,多基于固定的机车运转区段且为单机牵引进行研究,传统机车周转图的勾划方法难以适应非固定区段机车周转图编制的需求.机车的非固定区段运用有利于缩短机车周转时间,优化机车周转方案,对提高机车运用效率意义重大.本文在充分考虑部分双机牵引不成对机车周转图中可能出现的情况:到达单机牵引列车数与出发单机牵引列车数不同,到达双机牵引列车数与出发双机牵引列车数不同.综合分析铁路运输运营效益、列车运行图均衡性等具体要求,以机车在站停留时间、机车周转图均衡性、机车周转距离、机车运用数量等4个目标函数为求解目标的基础上,建立了机车周转图的01多目标规划模型,并给出求解的方法.最后以西宁西—西宁货区段进行实例验证,得出了对应的最少机车总消耗时间,最优附挂方案和机车周转图.     

模糊广义系统的静态输出反馈控制

分析模糊广义系统的稳定性,利用模糊Lyapunov泛函方法,给出了一类T-S模糊广义系统的容许性条件,并利用静态输出反馈对该系统进行控制,通过求解严格的线性矩阵不等式,得到模糊广义系统可以通过输出反馈控制的充分条件,并保证闭环系统的容许性和满足一定的性能指标．通过数值仿真验证了结论的正确性以及分析方法的有效性．     

磷酸铵镁技术影响因素的优化

通过正交实验得出影响氨氮和磷酸盐去除率因素的主次顺序为:浓度pHMg∶NP∶N反应时间。通过一次回归正交实验得出残磷量和残氮量的回归方程为:y(残磷量)=-3 041.57-2.76z1+2 307.2z2+3 075.5z3-2 310z2z3(其中z1=pH,z2=Mg∶N,z3=P∶N),y(残氮量)=1 104.84-50.76z1-45.5z2-515.5z3,回归方程高度显著。在氨氮浓度为0.1 mol/L(1 400 mg/L)及磷酸盐为相应浓度时,在兼顾处理出水的含盐量、残磷量和残氮量尽量低的前提下,最佳的实验条件为:pH=9.5,Mg∶N=1.2,P∶N=1.03,反应时间为30 min,搅拌速度为200 r/min。在上述实验条件下PO43--P的去除率为99.73%,处理出水中的PO43--P含量为8.66 mg/L,NH3-N的去除率为98.83%,NH3-N含量为16.45 mg/L。     

MELP语音算法在数字对讲机上的应用

针对如何寻求一种能够适合数字对讲机调制速率的声码器问题,本文提出了混合激励线性预测(MELP)算法.MELP语音编码算法对传统二元激励线性预测声码器做了改进,通过分析其关键技术,并与其它通信系统的声码器进行对比,对MELP应用于数字对讲机平台的可能性做了详细的论证,实验结果表明MELP算法在数字对讲机领域有着广泛的应用前景,这为数字对讲机的发展做出了新的探索.     

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.