Dynamic control of a remotely operated vehicle using a neural network

The control of a remotely-operated underwater vehicle to maintain a prescribed depth in shallow water under irregular surface waves is realized through the application of the Robust Adaptive Neuro Controller, a composite control system incorporating—together with the conventional control algorithm—a neural network controller. This network bestows a learning capability on the system, allowing it to deal with unanticipated disturbances that would otherwise cause erroneous behavior of the vehicle. The effectiveness of this application is verified through mathematical simulation of a model vehicle's behavior, through experiment in a model basin, and through simulation of the behavior of an actual remotely operated vehicle in shallow water under irregular surface waves. Graphic data representing the learning process undergone by the neural network distinctly indicate the rising output from the network with the progression of learning, and the vehicle's depth variation traced in terms of the mean square error vividly show the diminution of deviation from the prescribed depth obtained with application of the neural network. Thus controlled to maintain constant depth, under-water vehicles with power supplied externally through a tether for propulsion and for heavy-duty operations should consolidate their advantage for such activities as maintenance of submarine structures and surveys in deep or hazardous water.     

解读日本ARENA(新型实时海底监测电缆网络)计划

意欲从深海空间寻觅日本列岛未来的ARENA[1](Advanced Real-Time Earth Monitoring Network in the Area)计划[1,3],是利用敷设于海底的缆式网络,及星罗棋布的配置于海底网络上的观测器,开展海底勘察.该计划旨在通过基于长时效的实时监控海底网络所及海域、海底的综合性海缆网络系统,构筑起海洋学、地球物理学、地震学,以及海水资源、海底能源开采等多学科、跨领域的试验验证、科学研究、深海海洋工程应用平台[2].它的建成,将实现建立在基于海洋作业船、深潜器(ROV、AUV)等多种水下、海底作业技术基础上的跨世纪深海空间站的梦想.     

冷藏集装箱的接电设备插头和插座介绍

介绍国际经组织制定的一插头,插座标准和我国生产插头,插座的情况,另对冷藏集装箱在码头堆 的运行,检修和管理问题提出了要求。     

船用相关测速声纳的理论分析

本文讨论相关测速声纳的工作原理,分析系统主要参数的物理意义以及它们之间的相互关系,并讨论搜索、跟踪系统的工作过程。由接收换能器的指向性和Doppler公式可以导出接收信号带宽的表达式。这一带宽和船的航速成正比。为保持相关增益不变,系统主通道的等效积分时间和信号带宽的乘积应保持为常数,因而积分时间常数应随系统指示航速而变化。当系统处于搜索状态时,主通道的输出是零均值Gauss过程,求出其方差即可由误跟踪概率确定门限电压。系统所有时变参量的变化规律都可以用同一参数搜索速率α来描述。为使主通道输出电压能适时地超过给定的门限从而使系统由搜索状态转入跟踪状态,并收敛于平衡位置,α必须小于某一上限值αmo本文给出了使系统能正常工作的一个充分条件。除门限电压以外,α_m仅与最低的被测航速V_min、系统的[TW]值以及收发换能器的间距L有关。[TW]值愈大,允许的搜索速率愈低。当固定一个α值时,系统存在一个能够跟踪的最低航速。     

高铁晚点列车智能调度系统的研究与开发

为提升调度员对高铁晚点列车的调度指挥效率,研究晚点时间估算方法和晚点列车调整规则,利用雷达图和电子地图等可视化技术,开发高铁晚点列车智能调度系统,提供高铁列车运行晚点实时监控、重点监控列车晚点预警、列车晚点原因分析、调整方案协同制定等功能,具有一定程度的智能化水平,有助于减轻调度员的工作强度。目前,系统1.0版本已在中国国家铁路集团有限公司和铁路局集团公司两级单位正式启用,应用效果良好。     

不同运行方式对高速地铁气动效应的影响

为了研究时速140km/h高速地铁列车以不同运行方式在隧道中运行时的气动效应,采用三维、可压、非定常N-S方程的数值计算方法,对地铁列车由明线驶入隧道及站间运行时产生的气动效应进行数值模拟,分析不同运行方式对高速地铁隧道气动效应的影响。研究结果表明:列车站间运行时,车体表面测点压力峰峰值沿车长方向基本不变;而列车由明线驶入隧道时,车体表面测点压力峰峰值从头车向尾车逐渐降低。2种运行方式下的隧道壁面测点压力峰峰值均在中间风井处达到最小值。并且列车由明线驶入隧道时的最大车体表面和隧道壁面压力峰峰值分别为列车站间运行时的1.37倍与1.49倍。不同列车密封指数下,列车由明线驶入隧道时的车内压力变化均大于列车站间运行时的车内压力变化。因此,地铁列车由明线驶入隧道时的空气动力学效应比站间运行时更加不利。     

基于混合系统建模预测控制的列车自动驾驶优化运行

针对现有列车自动驾驶速度追踪精度不高的问题,提出一种基于混合系统神经网络反馈补偿控制的模型预测控制算法。根据混合系统建模的特点与优势,引入辅助变量,建立混合系统列车运行动力学模型。为了便于求解包含约束的预测控制律,采用二次规划方法求出满足列车各项性能指标的控制作用序列。神经网络反馈控制器用于对系统目标速度与实际速度之间的误差进行在线学习并求出一个补偿控制量,并将补偿后的控制力作用于列车系统模型。研究结果表明:该控制结构包含补偿控制策略,可以较大程度减小系统跟踪误差,保留模型预测控制的优势,同时提高系统的控制精度。     

网络化运营条件下的地铁乘务计划优化方法

随着城市轨道交通网络化运营程度的不断深入,乘务管理也需要不断适应线路结构、客流特征、列车方案、管理制度等因素的变化需求。乘务计划优化是一类综合考虑各类因素的多目标组合优化问题。对计划列车运行图、线路条件、乘务班制、劳动时间等乘务计划编制的关键因素进行分析,从编制条件和编制目标等方面研究了网络化运营条件下乘务计划的编制难点,从乘务班制、任务划分、网络统筹、编制的智能化和信息化等方面提出网络化运营条件下乘务计划编制优化的建议与方法。     

杭州地铁新线运营管理及其标准化模式探讨

我国多地城市轨道交通已陆续进入建设和运营并举发展的阶段,对新线工程的效率和质量、运营服务的品质提出了新的要求。从运营视角,阐述了新线运营管理的概念及内涵,运用PDCA(策划、实施、检查、处置)管理原则,探讨了杭州地铁新线运营筹备管理模式及运营需求标准化的实践问题,为又好又快地促进地铁建设与运营良性互动发展提供借鉴。     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。