基于动态学习的泊位调度方案优化

泊位调度方案的制定要依据在泊船舶的占用泊位情况及预计在泊时间,确定其他待泊船舶的靠泊位置与靠泊时间.然而,预计在泊时间受水文气象等多种复杂因素的影响,且影响程度是随时间动态变化的,给泊位调度方案的制定增加了难度.对此,本文采用动态学习方法对在泊时间计算函数进行更新,再基于所得函数对泊位调度方案进行优化.并设计了包含船舶在泊时间动态学习及泊位调度方案优化的并行算法,前者为后者提供更新的在泊时间计算函数,后者的实际执行结果为前者提供学习样本.通过算例对模型有效性进行了验证,结果表明：加入动态学习过程,船舶在泊时间的计算偏差得以降低;优化方案的平均在泊时间缩短2.4 h,总成本降低11.1%.     

基于EPS系统传感器角度信号的游标算法研究

EPS系统传感器输出的角度信号为PWM形式,可被ECU采样识别,按基本算法来测量角度,将耗费大量ECU运算资源,影响运算效率。针对传感器所输出的角度信号开展研究,经分析信号特性、角差规律等,总结角度测量的游标算法和游标可信度的评价方法,其优势较为明显。以仿真验证方式,发现当方向盘角速度较高时,游标算法所测量角度结果不可信,甚至错误。据此,提出附加角速度判断条件,确定游标算法所测量角度结果是否有效,为另一种跟随算法提供正确且有效的角度基准。