基于绿灯时间等饱和度的TD学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度.在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,采用了模糊方法解决流量状态空间维数爆炸问题,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线TD学习配时优化模型.通过Matlab编程,开发了这四种模型的计算程序,相对于在线TD学习模型,离线TD学习模型更适合交叉口信号配时优化.以一个两相位控制的单交叉口配时优化作为算例,对比分析了四种模型的性能.总体上变周期模式的离线TD学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的.定周期条件下,奖赏分级的效果不明显;变周期条件下,奖赏分级效果明显,交通性能更优.     

高强度钢冷弯成型过程应力状态模拟分析

运用有限元分析软件对不同工艺下的高强度钢冷弯成型过程应力、应变状态进行模拟分析。结果表明,所作的有限元应力、应变状态模拟符合实际成型情况;3种不同成型道次中,4道次成型为最佳成型道次;上轧辊角大于成型角4°可最大限度地减小残余轧制应力。     

煤岩应力监测系统井下监控分站的设计

介绍了煤岩应力监测系统中井下监控分站的设计方案.井下监控分站负责煤岩应力的采集、处理和传输.根据受载煤岩变形产生电磁辐射理论,煤岩中应力越高,变形破裂过程越强烈,电磁辐射信号越强.监控分站以LPC2103为控制核心,通过定向天线接收煤岩变形产生的电磁辐射信号,经过调理和放大,再由A/D转换器MAX1275进行高精度模数转换,然后送LPC2103处理,并通过CAN总线传输到井上监控主机和监控服务器.     

基于子空间方法的非均匀多采样率系统辨识

针对非均匀多采样率系统的建模问题,根据因果关系,建立了非均匀多采样率系统的状态空间模型.对于含有提升变量的状态空间模型,提出基于子空间技术的辨识方法.首先,由系统的输入输出数据建立由Hankel矩阵组成的扩展状态空间方程;其次,利用斜交投影的原理,以及奇异值分解,通过子空间辨识算法确定增广观测矩阵和状态向量;最后,通过最小二乘方法确定模型的参数矩阵.该方法简单有效且对初值具有鲁棒性.仿真实例验证了方法的有效性.     

稳定的复数域上状态反馈系统的几何结构

从信息几何的角度使用新的方法研究稳定的复数域上的状态反馈增益系统. 首先, 给出所有稳定的状态反馈增益集合的参数化. 进而,可知稳定的状态反馈增益集合微分同胚于满足一定代数条件的正定Hermite矩阵和反Hermite矩阵的笛卡尔积;其次, 探讨稳定矩阵中稳定的状态反馈增益系统的几何结构;然后,给出状态反馈增益的一个浸入;最后, 举例说明结果.      

参数微扰法计算类氦原子基态能量

考虑类氦原子中电子对核的屏蔽效应,建立含有屏蔽效应参数的哈密顿算符,并作变换使得哈密顿算符中微扰项势能算符满足微扰法条件.通过参数微扰法计算类氦原子二级近似基态能量和有效核电荷,结果表明参数微扰法得到的类氦原子基态能量非常接近实验值.参数微扰法为研究多电子原子能级和原子能级精细结构提供了一种新的方法.     

输入非仿射不确定性混沌系统的输出跟踪控制

针对一类输入非仿射不确定性混沌系统,采用反演设计了一种新的控制器. 该方法结合非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,非线性跟踪微分器用于逼近虚拟控制量的导数或者参考信号的导数;扩展状态观测器用于估计系统中的未知项及扰动项,并且证明了其收敛性能. 该方法的运算时间远远小于现有设计方法,并且跟踪误差是渐近一致稳定的;该方法保证了此类系统的输出能跟踪任意可微的参考信号. 对具有非仿射输入及扰动和不确定性的混沌系统的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.      

涡旋态参与的约瑟夫森效应

报道一种新的约瑟夫森效应—涡旋态参与的约瑟夫森效应。在这种效应中,涡旋束缚态和Andreev态的干涉效应导致了约瑟夫森超流的台阶状演化,并且台阶数目等于有效导电通道数目。     

基于新型扩张干扰观测器的船舶航向滑模控制

采用非线性船舶运动模型,利用滑模控制对参数变化、扰动不敏感性、响应速度快和容易实现的特点,研究船舶航向变化的自动运动控制.针对外界海浪的干扰,借鉴非线性干扰观测器的设计原理,运用扩张状态观测器对状态干扰的抑制性,设计出新型的扩张干扰观测器,补偿系统的外部干扰,减少滑模控制的抖动影响.探讨了系统的稳定性、船舶转向的可靠性和削弱航向变化时的波动性.最后,通过对船舶转向控制系统的仿真,验证了新型干扰器对干扰具有良好抑制性能,能对船舶航向进行稳定控制.     

基于keystone变换的噪声调频连续波雷达高速目标探测

针对目标高速运动导致严重多普勒色散的问题,提出基于keystone变换的距离徙动校正方法。根据噪声调频连续波无周期性的特点,对回波信号采用等间隔重叠分段法进行频域相关处理。结合快速离散时间尺度变换算法,能够实现高效的长时间相参积累。无需先验知识,能处理多目标场景。通过仿真实验验证了该方法的有效性,并与传统时域相关法进行了比较和分析。当目标未出现距离徙动时,该文方法和时域相关法对目标输出信噪比的提升效果基本一致。当目标出现距离徙动后,时域相关法的输出信噪比迅速下降,恶化程度与徙动严重程度成正比,而该文方法经距离徙动校正后的输出信噪比则基本不受目标速度的影响,且仍随积累时间的增加而增大。