基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

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.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

基于ZigBee的车载交通灯监视系统设计

为解决驾驶员在城市道路十字路口遭遇前方大车遮挡、恶劣天气及眩光时,出现交通灯"盲视"现象而引发交通事故的问题,利用ZigBee灵活的组网功能,在城市道路的十字路口安装交通灯监视系统的主控端,在各个车辆上安装车载终端,形成基于ZigBee的车载交通灯监视系统。系统主控端承担网络管理和交通灯信息发送任务,车载终端负责交通灯信息数据接收、交通灯信息LCD显示和交通灯相位切换前语音提示驾驶员的任务,两者通过ZigBee进行无线通信,圆满地解决了驾驶员的"盲视"问题,极大地提升了十字路口的安全通行率。     

电动汽车替代燃油车的气候和健康影响及社会成本——基于单车视角的成本效益分析

构建基于能源周期和全生命周期的分析框架, 借助基于概率分布的成本效益分析方法, 通过评估单辆纯电动汽车替代汽油车的气候和健康影响及相关社会成本, 探讨现阶段电动汽车替代传统燃油车能否实现气候、健康和社会福利的改进。研究结果表明, 在现有技术条件和电厂超低排放改造背景下, 尽管电动汽车替代传统燃油车在能源周期能够实现碳减排(约324元/(辆^.年))、健康损害降低(约343元/(辆^.年))以及可观的能源节约(约4315元/(辆^.年)), 但由于两种车辆之间巨大的制造成本差异(约1.6万元/(辆^.年)), 现阶段电动汽车对传统燃油车的全面替代并不能实现社会总体福利的改进。因此, 中国电动汽车推广政策短期内不应以全面替代为目标, 而应识别具有较高气候和健康效益以及具有较大能源节约潜力的区域优先推广。     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。