阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

球形压头的滑动速度对材料微米划痕响应的影响

在恒定的法向载荷下,使用Rockwell C 120°金刚石压头对聚碳酸酯(PC)、熔融石英、紫铜和镁合金AZ31进行微米划痕测试,研究滑动速度对试样划痕响应的影响.压入深度小于压头的球锥转变深度,确保仅有压头顶端的圆球部分与试样接触.结果表明:随着滑动速度的增加,压入深度、残余深度和划痕沟槽的宽度均非线性减小,划痕硬度和弹性恢复率均非线性增大;PC和紫铜的划痕摩擦系数先增大后减小,PC的黏弹性行为对其摩擦响应有显著影响;熔融石英的划痕摩擦系数先增大后减小,最后趋于稳定;镁合金AZ31的划痕摩擦系数先减小后增大.熔融石英、紫铜和镁合金AZ31的划痕摩擦系数的变化趋势可通过几何接触模型进行解释.     

激光复混沌系统构建及其点乘函数投影同步

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

动态迟滞非线性自适应补偿控制方法

针对典型的动态迟滞特征模型,提出了一种新型的迟滞补偿控制方法.通过乘以一个斜率转换因子, 将具有近似线性特性的理想迟滞模型转化成实际的期望输出模型.采用自适应滑模控制原理求取迟滞补偿控制量,以保证实际的迟滞特性能够达到期望的线性输出特性.仿真实验结果表明,该自适应滑模迟滞补偿方法能够有效地补偿动态迟滞特性.     

一种面向不可靠网络的快速RDMA通信方法

大数据量的远程内存访问(RDMA)传输是并行计算机中最基本的通信模式之一,对系统整体性能的影响很大.随着并行计算机系统的规模扩大,系统的容错性设计面临着很大的挑战,互连网络具有链路不可靠、自适应路由等特点,如何面向不可靠网络实现可靠的端到端RDMA传输是并行系统体系结构设计的一大难题.提出一种面向不可靠网络下的快速RDMA传输方法,方法能够在节点控制器芯片上高效实现,对上层驱动软件和应用提供可靠的端到端RDMA传输服务.与传统的建立连接的方法相比,方法的硬件设计复杂度大大降低;方法另一优点是实现了按需重传,避免了传统方法中一次RDMA传输出现错误时,需要重传整个RDMA数据的开销,在相同的错误概率下,新方法的传输效率得到了很大的提升.     

基于模糊神经滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

为了解决传统滑模观测器的抖振问题,提出了一种用于永磁同步电机的模糊神经滑模观测器。分析了滑模增益对抖振的影响,并采用模糊神经网络动态调整滑模增益以改善抖振,利用李雅普诺夫函数证明了模糊神经网络观测器的稳定性。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,减小由高频噪声引起的误差。仿真结果表明:改进后的滑模观测器能够对永磁同步电机转子位置进行精确辨识,有效地抑制了抖振,实现了高性能的永磁同步电机无传感器控制。