一种有源电压逆变器式滤波器的新控制方法

为了改善有源滤波器的非有功补偿特性，提出了一种控制电压逆变器式有源滤波器的新方法。电压逆变器是通过储能电容器电压和滤波器输入电流及其导数的负反馈进行控制的，它们分别起着维持储能电容器电压和防止由供电系统等效电感与滤波电容Ｃｆ引起的振荡的作用，在电路中不需引入阻尼电阻。该控制方法的优点在于不需要检测和计算非有功功率成分而能保持电源功率因数近似为１。模拟分析结果证明了该控制方法的可靠性。     

泥水处理技术在泥水盾构隧道施工中的应用

 根据相关工程施工实践经验，介绍泥水平衡式盾构机的泥浆作用机理和泥浆处理技术，阐述泥水处理系统的工艺流程及综合信息管理系统， 并针对不同地层，提出了泥水指标的控制原则。     

一种新的GPS变形监测算法及其在东海大桥上的应用

在建筑物变形监测中,嵌入GPS实时动态(Real-time Kinematic,RTK)方法的普通双频RTK接收机不能应对基线较长且电离层比较活跃的情况。因此,提出一种基于无电离层三差观测量的扩展Ka1man滤波模型,并通过试验与普通RTK接收机进行比较,证明了其可行性。     

基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究

在介绍现有的主要交通流预测方法的基础上，阐述了基于卡尔曼滤波（Kalman）的预测模型及其具体算法。结合城市环路的交通运行特性，构建了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型，并根据北京市三环路的实际数据对模型进行验证。实证数据表明．所建立的交通流动态实时预测模型的预测效果比较理想，算法的实时性也满足实际预测系统的要求，可应用于交通流预测及交通智能控制。     

基于卡尔曼滤波理论的交通信息预测模型及其应用

为了改善交通预测值的精度，采用改进的卡尔曼滤波法进行交通信息预测，提出了其噪声协方差μ的计算方法。改进的预测法能利用实测的交通参数对未来的预测值不断进行修正，适用于交通状况的实时分析。     

基于卡尔曼滤波的Galileo动态定位

采用一种Galileo动态定位滤波的方法，该方法从Galileo接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将带次优渐消因子的卡尔曼滤波算法应用到Galilex，动态定位中。本模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

南京纬三路过江通道泥水盾构泥浆配制试验研究

泥水盾构以其良好的适应性在过江过河隧道中得到了广泛应用。合理的泥浆配比及泥浆参数直接关系到盾构掘进的效率、安全及施工成本。以南京纬三路过江通道为背景,选取隧道穿过的4种砂性地层进行泥浆成膜试验,得到各地层的泥浆成膜参数;然后利用淤泥质粉质黏土地层中产生的废弃泥浆作为基础材料,向其中添加膨润土浆或CYHS-3型增黏剂溶液,得到满足4种地层施工需要的泥浆配方。结果表明:1)密度小于1.05 g/cm3的泥浆,不适于在砂性地层中成膜;2)膨润土浆和增黏剂溶液可以调节泥浆黏度;3)当泥浆黏度大于20 s时,膨润土浆对泥浆黏度有明显的调节作用;4)泥浆密度越大,增黏剂溶液对泥浆黏度的提高越明显,当泥浆密度小于1.10 g/cm3时,增黏剂溶液对泥浆的黏度几乎没有影响。     

土压平衡盾构全断面富水砂层带压进舱地层气密性封堵及其检测技术

富水砂层与黏性土地层等普通地层相比,其孔隙率大、渗透性强、含水量大,在此类地层中带压进舱作业的难点是地层气密性封堵难度大。在高压环境中,为了尽量减小气体的逃逸,以西安地铁3号线土压平衡盾构在全断面富水砂层中成功带压进舱为依据,通过采用盾体外部膨润土泥浆封堵、掌子面用高效能泥浆形成泥膜封堵、盾尾采用加大同步注浆量和盾尾油脂注入等方法,以及一系列气密性检测等措施,成功进行了带压进舱作业,并得出土压平衡盾构全断面富水砂层气密性封堵的方法及气密性合格的判定方法。     

基于CCCII电流模式二阶有源多功能滤波器设计

提出一种基于CCCII的电流模式多功能二阶滤波器的电路。整个滤波电路由3个CCCII构成并通过RC电路接地,在输出端能实现高通、低通、带通、带阻滤波功能,可通过调节电路参数适应多种性能要求。设计结构简单,可独立调整其电路的截止频率和品质因数,无源灵敏度较低。通过PSpice软件对电路性能进行分析,仿真结果证明了该电路设计准确可行。     

具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势.