考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制

针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC）.首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明： DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗.     

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

秦淮河流域典型排涝泵站前池水质与降雨特征响应关系

为分析排涝泵站前池水质与降雨特征的响应关系,对南京市城区秦淮河沿线2个排涝泵站前池水质以及降水量开展高频在线自动监测,结合回归树方法分析了不同降雨强度、前期干旱时间条件下排涝泵站前池水质变化规律,探讨了不同类型排涝泵站前池水质的主要影响因素。结果表明:晴雨天均有生活污水汇入的A泵站前池氨氮质量浓度在大雨强下降低,中雨强下先升高后降低,小雨强下平缓上升,A泵站前池污染物质量浓度主要受降雨强度和次降水量影响;主要接收降雨径流,雨量大时有生活污水溢流汇入的B泵站,前池污染物质量浓度在大雨强下先升高后逐渐降低,中雨强下降低,小雨强下变化不大,B泵站前池水质主要受次降水量、前期干旱时间和降雨强度影响;2个泵站前池CODMn质量浓度变化与降雨的响应规律相似,但更多受到与前期干旱时间关联的地表径流冲刷作用影响;连续降雨均导致泵站前池氨氮质量浓度和CODMn质量浓度波动变化较大,而前期干旱时间越长,降雨发生后泵站前池水质越差。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

中国健康中青年女性全血比粘度参考值与地理因素的多元回归分析

为制定中国健康中青年女性全血比粘度参考值的统一标准提供科学依据,收集了中国各地用毛细管法测定的健康中青年女性全血比粘度参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,健康中青年女性全血比粘度参考值也在逐渐的增大,相关性很显著,用多元回归分析的方法推导出了一个回归方程．如果知道了中国某地的地理因素,就可以用回归方程估算这个地区的健康中青年女性全血比粘度参考值．依据健康中青年女性全血比粘度参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区、西南区、西北区、东南区、华北区、东北区等６个区．