大扰动状态下基于多目标差分进化算法的舰船电网重构研究

以保障舰船电网稳定供应为目的,研究大扰动状态下基于多目标差分进化算法的舰船电网重构方法。该方法通过分析舰船电网在大扰动状态下的冲击规律后,计算当前舰船电网的动态势能,并以该动态势能作为基础,建立由电网负荷恢复度指标、开关操作代价、电网设备负载率等目标函数组成的舰船电网重构模型,同时设置该模型的电网负荷供电约束和电流约束条件,使用多目标差分进化算法经过种群交叉、变异和父代竞争,输出舰船电网重构模型求解新种群,实现舰船电网重构模型求解,得到舰船电网重构结果。实验表明：该方法计算大扰动冲击时,舰船电网暂态势能与其实际曲线完全重合,计算舰船电网暂态势能结果精度较高;可有效对舰船电网进行重构,重新配置舰船电网内设备开关状态,应用效果较佳。     

上海磁浮示范运营线列车速度曲线监控功能分析

介绍了列车速度曲线监控功能的基本工作原理和构成形式。速度曲线监控功能可监控列车的实时速度和位置,确保其按规定速度行驶,是运行控制系统中保证列车行驶安全的核心功能。     

改进原对偶遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用

文章基于janbu条分法,提出一种改进的原对偶遗传算法,并开发出相应的计算程序,自由搜索边坡任意形状最危险滑动面,求解其最小安全系数。通过工程实例验算证明,改进原对偶遗传算法是一种值得推广的边坡稳定性分析方法。     

一种改进的船舶极短期运动预报精度分析方法

针对目前船舶极短期运动预报中以真实值与各理论预报算法的均方差最小来确定最优预报算法可能导致真正的最优算法被排除的情况,采用波形匹配和仿射变换提出一种改进的精度分析方法,用于船舶极短期运动预报的最优算法确定。该方法首先识别预报信号的周期和波数等关键波形参数,通过仿射变换为一个与真实信号同周期同相位的新信号,进而计算船舶运动时间序列间真实值与新信号的均方差,从而确定船舶极短期运动预报的最优算法。实际应用表明,该方法可以更合理地确定船舶极短期运动预报的最优算法。     

负指数网络配流模型在长三角集装箱运输分流预测中的应用

为更好地分析长三角区域内主要港口对腹地外贸集装箱箱源的竞争情况,对于港口腹地存在重合的情况,以负指数网络配流模型为基础,引入港口导向因数修正负指数网络配流模型,得出更适应长三角地区港口发展特征的集装箱配流模式,为长三角地区主要港口外贸集装箱吞吐量预测提供更加有效的方法。     

三峡蓄水后长江中游设计最低通航水位预报

设计最低通航水位是长江航道系统整治的关键技术参数之一。依据历史水文资料和水库设计运行方式,推算了三峡单库运行、三峡与上游控制性水库联合运行两种情况下,长江中游宜昌至武汉河段的设计最低通航流量,采用一维泥沙数学模型预测了两种情况下长江中游主要水文站的水位变化趋势,结合近期三峡电站日调节对下游各站的影响情况,预报了三峡蓄水后20 a、30 a宜昌至武汉河段的设计最低通航水位。     

TMS320F2812的最小系统设计

设计DSP最小系统的目的是为设计基于DSP的综合实验平台打下基础。在设计过程中,对硬件电路(电源及复位电路、时钟电路、JTAG接口电路和串行接口电路)提出一种合理的设计方案并利用DSP集成开发工具CCS进行程序编辑和在线仿真测试。经仿真可知该电路已实现DSP最小系统的基本功能,为整个实验平台的搭建打下良好基础。     

利用经验模态分解-最小均方算法进行舰船辐射噪声仿真信号线谱分析

舰船等海上作业平台会产生各种各样的振动,这些船体上的振动以辐射的方式传入海水中,形成舰船辐射噪声,分析和提取舰船辐射噪声信号在军事领域和海洋探测领域等具有重要意义。本文在小波变换处理噪声信号的基础上,利用经验模态分解-最小均方算法对舰船辐射噪声进行仿真信号线谱分析,取得良好的降噪效果。     

基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型参数辨识

对于水下机器人动力学模型辨识问题,如果其观测方程的系数矩阵包含随机扰动,则其最小二乘估计一般是有偏的。为此,该文提出一种基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型辨识算法(RTLS_F)。首先,给出了集中式总体最小二乘融合的算法;然后,在总体最小二乘框架下,推导出多传感器递推融合估计算法。通过仿真实验对RTLS_F与其它水下机器人动力学参数辨识算法进行了比较。实验结果表明,在系数矩阵和观测向量都含有误差的情况下,最小二乘融合是有偏估计且难以提高估计精度,而RTLS_F算法可以有效改善参数辨识性能。     

利用特征扰动的高维小样本数据子空间学习

在基因微阵列、文本数据分析、图像识别等领域,数据存在着高维性、高噪声、类别不平衡等问题,给深入准确挖掘高维小样本数据中所蕴含的有用知识和特征选择带来了极大困难,对高维小样本数据的分类学习性能带来了消极影响.为了获得具有高效分类性能的特征,利用特征扰动策略,定义了基准属性及基准属性空间,构建了利用具有差异性的多个特征子空间.在此基础上,构建了利用特征扰动策略的高维小样本数据的特征选择算法.在8个数据集上与其他7个特征选择算法进行实验结果对比,表明了所提算法的有效性.