模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

大型轴和滚筒的一种装配方法

本文结合日钢渣微粉生产线工程HOROMILL3800卧式磨机磨辊的安装,阐述了大型轴和滚筒的一种装配方法。采用温控仪设定电阻丝温度对滚筒进行加热,待滚筒受热膨胀到一定尺寸后,进行轴和滚筒的装配。     

MATLAB软件在系统稳定性分析与仿真中的应用

系统的稳定性是系统实现其功能的前提,因此,对系统进行稳定性判断就显得很有必要.判断系统的稳定性可以从系统的线性模型出发,导出系统的系统函数,利用MATLAB软件对系统函数的极点分布情况和冲击响应的模式进行分析,并对系统进行建模仿真,得到系统的极点分布图和冲击响应的模式图,在此基础上,对系统的极点分布图和冲击响应的模式进行分析,根据系统稳定的条件,判断系统是否稳定.     

弱光胁迫下番茄苗期功能叶片内源激素含量的变化

以稳定遗传的4个番茄品系为供试材料,人工模拟弱光环境,测定了弱光胁迫下番茄幼苗功能叶片内源激素的变化.结果表明,在弱光胁迫下番茄叶片中生长素(IAA)、赤霉素(GA)和玉米素(ZR)含量下降,而脱落酸(ABA)含量增高,不同品系其变化程度不同.     

几种废水生物处理新工艺及其应用

介绍了目前废水生物处理的几种新工艺，对AB工艺、CASS工艺、SBR工艺和LINPOR工艺的工艺流程、工艺特点、使用条件、应用情况及发展前景进行了分析。指出提高处理效果，减小设备投资和运行管理费用。提高工艺的适应能力和减少污水处理厂的占地面积仍是废水处理工艺改革的关键。废水的生物处理新工艺符合当前人类日趋增强的环保意识的要求，我国应重视其研究和推广。     

无线网络多基站低时延协作缓存方案研究

随着社交视频网络服务的日益增长,内容请求的多样性及内容传输的冗余性大大降低了现有蜂窝通信的流量效率.在基站设置合理的文件缓存可以减少核心网中重复传输造成的流量拥塞,从而可有效提升终端视频请求服务的体验质量.本文针对多蜂窝基站协作缓存场景,研究了文件流行度未知时最小化系统总传输时延的模型构造.首先,结合基站缓存容量大小及文件请求的分布,构造了基于最小时延传输的0-1整数规划最优化问题;其次,利用组合多臂赌博机(CMAB)算法完成对未知文件流行度的估计;最后,结合流行度更新迭代过程完成文件的最优化缓存.通过将非线性问题依次转化为多项式问题和线性问题,并结合高效的启发式算法得到次优解,相比于分支定界最优算法有效降低了运算复杂度.仿真结果表明所提算法接近最优解,与传统的缓存方案相比可有效降低传输时延.     

一种WLAN中优化上下行公平性的MAC机制

802.11 WLAN基础架构的DCF模式中,AP在竞争信道中并无优势,导致上下行带宽严重不对称,并且随着竞争站点数增加,信道利用率下降.为获取上下行比例控制下信道的最优利用率,首先根据数学模型得到竞争站点数与AP/STA最优初始竞争窗口值的关系,在此基础上提出一种新的MAC机制,通过分别设置AP/STA的初始竞争窗口,以达到优化目的.仿真结果符合数学模型,有效地提高了信道利用率,实现上下行带宽控制.     

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了 一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率 的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时 (ABS)道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性, 简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。     

基于Simulink的汽车电控单元标定工具箱设计与实现

根据现代汽车电子系统V模式开发流程的需要,针对底层标定系统在不同硬件平台与不同电控单元开发过程中存在的扩展性与移植性差,效率较低等缺点,提出了基于Simulink的汽车电控单元标定工具箱的设计思路。依据功能分类构造底层标定系统的层次体系结构,结合Simulink的可视化环境,采用C MEX S函数构建标定工具箱。实际应用结果表明,所构建的工具箱能够快速有效地实现对汽车电控单元控制参数的在线标定及信号的实时测量。     

基于多特征聚合的水面遮挡目标检测算法

针对智能船舶在内河航道航行时经常出现的船舶互相遮挡而影响目标检测精度的问题,提出了一种基于多特征聚合的水面遮挡目标检测算法．首先,在骨干网络设置多尺度感受野特征融合结构,融合被遮挡船舶可视区域与周围环境特征;其次,在骨干网络及网络的特征拼接部分添加混合注意力机制,增强网络的长程依赖性,聚合船首和船尾的特征;然后,设计了数据重采样策略,在训练过程中根据船舶类别的数量自适应地调整样本采样频率,缓解数据集中船舶数量的严重不均匀;最后对算法进行验证。结果表明：算法通过聚合被遮挡船舶可视区域与周围环境等多尺度特征,聚合船首、船尾长程特征,相较于原算法精度提升达到了3.3%,有效提升了视觉遮挡状态下水面目标的检测精度．