城市轨道交通列车运行图鲁棒性分析

由于运营过程中的可靠性和安全性,使得城市轨道交通越来越成为城市交通的主力,其取得的社会效益远大于经济效益。鲁棒性通常用来衡量某系统对于内部参数和外部环境的包容程度。列车运行图是轨道交通运营的核心,在分析列车运行图鲁棒性作用机理的基础上,提出增强列车运行图抗干扰能力的方法。     

基于逆系统方法的非线性二自由度内模控制

针对一类非线性连续系统,提出一种基于逆系统方法的二自由度内模控制设计方法.首先根据原系统设计阶积分逆系统,然后针对复合后的伪线性系统设计基于逆系统方法的2-DOF内模控制器.由于采用了二自由度控制器,使系统设定值响应同干扰响应分离,得以分别设计控制器.理论分析和仿真结果证明了文中提出的方法控制性能好,精度高,且控制器设计简单,使系统同时具有良好的跟踪性和鲁棒性.     

基于ITD和邻域差分能量算子解调的内燃机瞬时转速计算

针对内燃机瞬时转速计算精度低、对采样频率鲁棒性差的问题,提出了基于固有时间尺度分解（Intrinsic Time‐scale Decomposition ,ITD）和邻域差分能量算子解调（Energy Operator Demodulation ,EOD）的瞬时转速计算方法。利用自适应波形匹配算法对原采样信号进行端点延拓,然后基于ITD算法从信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再对单分量信号进行邻域对称差分,并将差分结果输入传递函数计算能量算子,进而求出内燃机的瞬时转频和瞬时转速。仿真和实测信号研究证明了本方法计算速度快、精度高且频率鲁棒性好。     

Robust flight-to-gate assignment using flight presence probabilities

In this paper we present a novel method to improve the robustness of solutions to the Flight-to-Gate Assignment Problem (FGAP), with the aim to reduce the need for gate re-planning due to unpredicted flight schedule disturbances in the daily operations at an airport. We propose an approach in which the deterministic gate constraints are replaced by stochastic gate constraints that incorporate the inherent stochastic flight delays in such a way so as to ensure that the expected gate conflict probability of two flights assigned to the same gate at the same time does not exceed a user-specified value. The novel approach is integrated into an existing multiple time slot FGAP model that relies on a binary integer programming formulation and is tested using real-life data pertaining to Amsterdam Airport Schiphol. The results confirm that the proposed approach holds out great promise to improve the robustness of the FGAP solutions.     

基于反步滑模算法的水下无人航行器变深控制

针对水下无人航行器(UUV)的深度控制问题,提出一种反步法与滑模控制相结合的变深控制策略,避免了一般反步法中因虚拟控制量调节过度而导致的UUV姿态失衡问题。首先,基于反步法和Lyapunov稳定性理论设计纵摇角和纵摇角速度两个虚拟控制量,并建立误差方程;然后,引入一阶滑模面并结合李雅普诺夫第二方法设计控制律,消除部分模型非线性项,保证所有状态误差全局渐进收敛于零;最后,对两组仿真算例进行分析。结果表明:在慢时变有界干扰下,所设计的控制器具有较好的深度跟踪性能和鲁棒性。     

基于扰动观测器的船舶动力定位反步控制

针对船舶动力定位系统模型受到风浪流等环境未知有界扰动的问题,提出一种基于干扰估计补偿的反步控制算法。首先基于滑模面有限时间收敛特点设计干扰观测器,在有限时间内实现对未知有界干扰的估计,并采用一阶低通滤波器连续化干扰观测器估计值,减少抖振;然后基于干扰观测器设计船舶动力定位反步控制器,并应用Lyapunov函数证明了所设计的控制器使船舶的位置和航向收敛于期望值。最后通过铺缆船仿真结果表明所设计控制器具有较好的控制性能,对系统的有界干扰具有良好的鲁棒性。     

汽车电器在极限工况下的鲁棒性研究

汽车电器在极限工况下的顾客感知及性能表现关系到汽车的耐受性及上市后的口碑,可以在短时间内体现汽车电器在整个生命周期的性能稳定性,在现代汽车的测试中具有很重要的作用。通过汽车电气鲁棒性的研究,能够提高汽车电器的耐受性,降低售后顾客的抱怨率,提高车辆在市场上的表现及此类汽车的市场占有率。本文主要聚焦于整车电器在几个极限工况下的鲁棒性表现,来说明整车电气鲁棒性研究的必要性,同时对鲁棒性测试方法进行了一定的阐述,以提高对汽车电气鲁棒性重要性的理解。     

兼顾鲁棒性的多目标焊点自适应优化方法

电阻点焊是白车身制造过程中主要的装配工艺手段,其数量和布置会对白车身动刚度和静刚度产生很大的影响,但这两种影响并不总是一致的。因此,在以同时提升动/静刚度为目标的焊点优化中,需要一种能够兼顾动刚度和静刚度的指标,同时还要确保生产中的工业鲁棒性,使焊点设计方案实施效果不会轻易受到焊点制造缺陷的影响。本文中提出了一种以焊点及相邻单元应变能为基础,兼顾动刚度性能和静刚度性能的焊点优化决策指标,并利用该指标,构建了高效的鲁棒性分析方案,从而形成了一种多目标的焊点自适应优化方法,能实现同时考虑多种性能指标和鲁棒性的焊点优化过程。该方法被应用于某款轻型客车白车身焊点的性能优化和鲁棒性分析,并通过试验验证了其有效性。     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型（ARMA）的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性．仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性．     

一种新的基于自组织映射的流形学习算法

针对自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生“拓扑缺陷”问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法：TO-SOM（Training Orderly-SOM）．根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服“拓扑缺陷”．根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用．