基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

船用局域网络信息传输时延的优化和控制

船用局域网络信息传输的多普勒衰减产生传输时延,为了提高传输的时效性和数据输出的实时性,提出一种基于自适应波特间隔均衡的船用局域网络信息传输时延控制方法。构建船用局域网络信息传输信道模型,采用直接序列扩频调制方法进行多普勒衰减抑制,提高数据传输的带宽扩频能力,采用波特间隔均衡方法进行传输链路层的信道均衡设计,在数据输出终端采用随机序列码进行调制解调处理,由此实现船用局域网络信息传输时延控制。仿真结果表明,采用该方法进行船用局域网络信息传输,时延较小,输出数据的正确比特率较高,抗干扰能力较强,在船舶网络通信中具有很好的应用性能。     

船舶螺旋桨空化噪声非均匀调制特性及其应用

从螺旋桨空化噪声谱统计模型出发,分析研究螺旋桨空化噪声非均匀调制特性的机理和规律,并利用大量海上实录船舶噪声进行验证.从形成机理看,认为非均匀调制特性主要由船尾形状、螺旋桨结构以及船舶航行工况共同决定的尾流分布所导致,不同型号船舶的非均匀调制特性具有个体性;从舰船噪声信号能量谱看,调制的非均匀特性,主要受能量谱峰值频率的影响.最后基于船舶噪声的非均匀调制特性,提出一种基于多子带自适应加权的DEMON增强算法,并利用实际数据进行验证.     

脉冲气缸润滑油系统的技术特点

介绍并分析了在RTA和RT-flex柴油机上采用的一种全新的电子控制的脉冲气缸润滑油系统（PLS）。它通过对气缸壁润滑油分布的改进和充分灵活、精确定时的润滑油喷射,较原有的气缸润滑油蓄压器系统可减少气缸润滑油消耗37％,同时保持了活塞运转的可靠性。     

宽带LFM信号的子带脉冲干扰技术

宽带线性调频信号具有高的处理增益,与信号不相关的噪声干扰难以奏效,而利用全脉冲信息形成的应答式延迟转发干扰或移频干扰虽然具有与雷达信号极高的相关性,并能得到很高的处理增益,但需要雷达信号的精确参数,且最少延迟目标回波一个脉冲宽度,在大脉宽情况下容易造成干扰失效。为此,提出了子带脉冲相关干扰技术,利用部分相干的子带脉冲干扰信号可以获得一定的处理增益,同时有降低了干扰延迟时间。理论分析和仿真试验都说明该方法可以对宽带LFM信号形成有效的干扰,具有较好的应用前景。     

基于归一化误差函数的变步长分数间隔盲均衡算法研究

针对常数模算法收敛速度慢的特点,提出了一种快速收敛的盲均衡算法。该算法修改了传统常数模算法的误差函数,且采用可变步长和分数间隔采样,有效地提高了收敛速度。浅海水声信道模型仿真结果表明,采用归一化变步长分数间隔常数模盲均衡算法比传统的常数模算法和固定步长分数间隔算法收敛快,均衡性能有明显提高。     

MSK信号的仿真及其优势分析

采用解析法对MSK信号的调制方式、解调方式以及功率谱密度进行仿真分析,得出MSK调制方式相对于BPSK和QPSK调制方式具有优势。     

电动汽车永磁同步驱动电机控制器用变权重叠加型过调制方法

电动汽车驱动电机控制器中使用过调制方法能提升电机驱动系统最大输出功率,增强高转速区域的转矩输出能力和转速调节能力,然而传统过调制方法在过调制Ⅱ区存在电压突变的问题,导致电机驱动系统输出转矩抖动较大,影响整车动力性能和NVH性能。针对这一问题,本文提出一种变权重叠加型过调制方法。该方法通过将参考电压的相位角引入叠加权重因子的计算中,消除了传统过调制方法中存在的电压突变,降低了谐波畸变率。仿真和试验结果表明,该方法能提升驱动电机控制的电流稳定性,减小电机驱动系统输出转矩的抖动,使电动汽车电机驱动系统高转速区域内能输出最大转矩和最大转速。