改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型

针对背板通信中信道的时变干扰,该文提出具有增益自适应和盲均衡动态校正功能的均衡模型。该模型基于符号-符号LMS算法,采用CTLE(连续时间线性均衡器)对受到信道干扰的信号进行初步补偿,同时利用增益监控算法和动态盲均衡自适应算法实现对信道幅度衰减的监测和补偿。而在DFE(判决反馈均衡器)中,同时结合半速率结构进行信号的补偿和判决,进一步消除误差。研究结果表明,该模型可对受干扰眼图进行大幅度的校正和补偿,提高传输信号的可靠性,实现均衡功能。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

插电式混合动力汽车等效因子的实时优化

为了兼顾平衡SOC与降低燃油消耗的需要,进一步提高插电式混合动力汽车的燃油经济性,对等效因子的实时优化方法进行了研究.以NEDC工况为例,将行驶工况分解为不同的基本工况块,分别对各个基本工况块的等效因子与燃油消耗量、SOC变化量的关系曲线进行线性拟合,并将等效因子实时优化问题转化为简单的线性规划问题,构建了基于线性规划的等效因子实时优化模型,在此基础上提出了基于线性规划的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS).硬件在环测试证明,基于线性规划的等效因子实时优化模型的实时性满足实车控制器在线控制的需求,具备实车应用的可行性.测试和仿真结果显示,在不同工况下基于线性规划模型的A-ECMS均可维持SOC平衡,取得接近于全局优化能量管理策略的燃油经济性,说明该实时优化模型具备实际应用价值和应用潜力.     

考虑路径走行时间边界的行程时间可靠性研究

以路径的自由流时间为路径走行时间的下边界,提出了截断正态分布条件下的出行时间预算模型,并将其与一般正态分布条件下的出行时间预算模型进行对比.在多用户随机网络条件下,假定出行者的期望准时到达概率是异质的,并建立了基于可靠性的多类用户随机用户均衡模型.研究结果表明,在截断正态分布条件下,出行者的预算时间更大,且其风险厌恶水平是基于情景自适应的.同时,对准时到达要求较高的出行者倾向于选择可靠性较大的路径,对准时到达要求不高的出行者倾向于选择平均走行时间较小的路径.     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

自适应卡尔曼滤波在供水管网爆管预警的应用

根据Supervisory Control and Data Acquisition （SCADA）系统异常监测值能及时预警供水管网爆管,但由于用水周期变化、随机波动及监测误差,导致实际中很难预警较小爆管。针对该难题,开展了基于自适应卡尔曼滤波的供水管网爆管信号识别研究,提出将历史监测数据按用水周期分解,采用自适应卡尔曼滤波结合平均低通滤波对管网供水量进行实时估计,根据监测值与估计值的差,预警爆管、估算爆管流量。分别采用仿真数据与实测数据验证所提出方法,结果表明,所提出方法可用于实际供水管网爆管预警;对所采用实测数据,爆管预警精度约为最大时水量的9%;此外,实际爆管预警精度主要取决于用水量本身的随机波动,同时与监测数据采样频率相关。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

基于负载口独立控制的双伺服阀控缸系统

针对电液伺服系统对控制精度和节能的需求,提出了一种基于负载口独立控制的双伺服阀控缸系统.首先对系统进行了建模分析,然后利用鲁棒自适应的方法对系统进行了完全解耦,针对主、被动负载均存在的位置伺服工况,设计了以位置跟踪为目标的进油口控制器和以压力控制为目标的回油口控制器.同时分析了系统的节能性,设计了基于扩张状态观测器（ESO）的油源压力控制器以及液压泵流量控制器.最后通过实验验证该系统的控制性能和节能效果.      

码率自适应FET-LDPC码删余算法的设计

为对抗无线通信信道的时变特性,使系统的吞吐量达到最大化,运用自适应码率控制技术,基于五边类型低密度奇偶校验(FET-LDPC)码灵活的结构特性和删余变量节点在译码中所起的作用,提出隔板删余算法。加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,该删余算法可实现0.5～0.8码率范围内可自适应调整的FET-LDPC码;相比于原有的删余算法,该算法具有更低的编译码复杂度和更好的误码率性能。