基于参数自适应方法的同步发电机双模糊逻辑励磁控制

为了克服常规PI和PI+PSS控制器在时变系统中的缺点,设计了一种新型的同步发电机参数自适应的双模糊逻辑励磁控制器,即基于同步发电机每个瞬间的速度偏差及加速度偏差,电压偏差及电压偏差的微分,按照相平面上的标准模糊隶属度函数构建双模糊逻辑控制器.运用Simulink分别对基于参数自适应的双模糊逻辑控制器和常规PI、PI+PSS控制器在同步发电机励磁系统中进行仿真,结果表明,基于参数自适应方法的双模糊逻辑控制策略在励磁系统中具有较好的控制性能.     

充液管路线谱噪声主动控制试验

针对充液管路系统低频线谱噪声控制问题,设计1套充液管路噪声主动控制系统并进行试验验证。在循环水管路试验平台上开展不同工况下的多线谱噪声有源控制试验,验证有源消声系统的降噪性能。试验结果表明,该系统可实现低频线谱噪声的有效控制,在管内可以取得10 dB以上的降噪效果,系统具有良好的鲁棒性。试验结果可以为舰船管路系统噪声主动控制提供切实有效的依据。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

面向智能船舶的容错卡尔曼融合估计方法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素导致的一个或数个传感器产生随机间歇性故障从而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计1种基于四分位滤波的容错方法,并针对该方法导致的观测时滞问题设计1种预报方法,提前预报观测值,进而抵消容错方法导致的时滞问题。此外,针对多传感器之间的互协方差难以准确估计的问题,采用CI融合估计方法进行融合估计。为验证算法的有效性和融合估计的精度,对带有间歇性故障的两传感器系统进行仿真试验,并与按矩阵、按对角阵和按标量3种分布式融合估计方法得到的结果进行对比。4种方法的均方误差系数大小对比结果显示,对于带间歇性故障的多传感器系统,设计的融合滤波不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度。     

动力定位船舶全速度路径跟踪CB导引自适应闭环控制

针对仅使用槽道推进器提供横向推力的动力定位船舶路径跟踪控制问题,建立慢变环境干扰影响下的非线性船舶数学模型,设计带有自适应干扰补偿的反步控制算法来消除环境干扰的影响。引入平行目标接近(CB)导引算法为跟踪控制生成期望速度矢量信号,通过与所提出的自适应反步控制算法相结合,得到不受船舶驱动特性限制的全速度范围动力定位船舶导引跟踪控制算法,应用李雅普诺夫稳定性理论证明系统跟踪误差渐进收敛到零。仿真结果表明通过调整导引算法参数可以调节船舶跟踪过程表现,并可以得到较好的控制精度。     

饱和地基下桩柱结构地震响应

通过建立两相饱和地基下桩-土耦合系统的动力分析有限元数值模型,对饱和自由场地基以及桩柱结构在地震作用下的动力响应进行数值模拟研究。结果表明:在地震作用下超孔隙水压沿深度方向呈现出指数衰减趋势,在地表处更易导致地基液化从而散失承载能力。随着超孔隙水压的上升土体强度降低后,饱和地基土层对地震波的高频成分有明显的选择性滤波作用。在桩柱结构地震响应分析中,受桩土间动力耦合作用的影响,桩侧土体比远场地基土更易液化。随着地基承载力的降低,导致桩柱动力以及弯矩响应上升。研究结果与已有桩基础震害经验相符,其方法和结论可对饱和可液化地基抗震工程提供参考。     

基于模型参考自适应的电动车用内置式永磁同步电机电感参数辨识技术研究

内置式永磁同步电机(IPMSM)由于其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛运用于电动汽车电驱系统。与表贴式永磁同步电机(SMPSM)不同,IPMSM转子具有强烈的凸极效应。因此其控制方式相较表贴式更为复杂,需要更加精确的电机数学模型。但是由于饱和效应和交叉耦合,电感参数会随运行工况变化而发生变化,从而影响系统控制精度,所以能够实时掌握内置式永磁同步电机电感参数是非常重要的。本文采用模型参考自适应算法(MRAS)实现IPMSM电感参数在线辨识,运用Runge Kutta离散化方法建立可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律。仿真结果表明,采用MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出IPMSM的交、直轴电感。     

海洋核动力平台不间断逆变电源一种高可靠性工作模式

本文介绍了一种不间断逆变电源高可靠性工作模式,具体而言是海洋核动力平台不间断逆变电源以受控电流源模式在线并网输出,一方面作为交流电网的热备用,另一方面实现有源电力滤波与无功补偿功能。一旦检测到交流电网掉电,逆变电源立刻从电流源模式切换到电压源模式输出,保障负荷的不间断供电。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.