基于WOSA-BP的车辆动态称重算法研究

测量精度一直是影响车辆动态称重系统有效可靠性的主要因素。针对车辆动态称重系统测量精度较低这个问题,提出了一种基于鲸鱼优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)算法和模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法混合优化的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)动态称重模型。首先,简单介绍了动态称重系统的结构和原理。然后,通过小波变换对动态称重系统的采样信号进行过滤重构处理,经过计算得到的动态车重、车速和轴数作为BP神经网络模型的输入参数。其次,建立了一个由WOSA算法优化的BP神经网络来预测实际车辆总重和轴重。最后,比较了WOSA算法优化的BP神经网络模型的预测能力并得出结论。仿真结果表明,WOSA-BP车辆动态称重模型收敛速度快,精度高,最大总重的相对误差为0.58%,最大轴重相对误差为6.73%。     

基于弯板传感器的动态称重公路预检系统研究

要提高公路预检系统的可靠性与稳定性,关键是要提高系统动态称重的准确度等级,提出专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合的动态称重数据处理方法。弯板传感器动态称重过程的知识多,处理过程复杂,采用专家系统对知识进行处理;动态称重信号的干扰在不同小波分解层和不同数据区间的强度不同,采用模糊多阈值消噪算法对动态称重数据进行消噪处理,重构的动态称重数据达到要求,并在Matlab中分析表明该算法是有效的。通过现场试验验证,将专家系统与模糊多阈值消噪算法相结合,使系统动态称重误差小于2%,称量准确度等级达到2级指标。     

基于整体辨识策略的非线性自适应控制方法

针对一类离散时间下的未知动态非线性系统,为解决传统自适应控制方法在交替辨识非线性系统时由于辨识精度低而导致的控制性能差的问题,本文提出了一种基于整体辨识策略的未建模动态补偿的自适应控制方法.利用随机向量函数链接(RVFL)网络的直链与增强结构特性挖掘其与低阶线性模型和高阶未建模动态项的等价对应关系,并融入权值偏差惩罚项,设计了网络模型参数在线更新算法辨识非线性系统参数.根据在线辨识的线性模型参数和未建模动态估计量,采用一步超前最优控制策略设计线性控制器和未建模动态补偿器.数值仿真表明,所提方法优于交替辨识下的非线性自适应控制方法,并通过工业应用的仿真研究验证所提方法在工业上的可用性.最后,对本文控制方法在实际应用中的潜在问题及理论受限条件的放松进行分析和展望.     

基于WinCE和SQLite的微量药品称重系统终端设计及实现

工业用微量药品动态称重系统要求其终端设备占用资源小、响应速度快、具备数据管理能力及良好的人机交互性能。将嵌入式数据库SQLite应用于基于Windows CE操作系统的称重系统终端设备上,根据微量药品称重终端的特点和需求,详细设计了系统构架和终端功能,重点解决了传统数据库与Windows CE系统不兼容的问题,在Windows CE系统上实现了数据存储与数据查询的功能。应用NI LabVIEW Touch Panel虚拟仪器平台设计了终端的界面,完成了SQLite数据库的开发与移植,实现了与称重单元的串口通信、参数配置、数据记录及数据管理等功能。实测应用结果显示,终端程序运行稳定,响应速度快,数据记录及查询功能丰富,满足微量药品动态称重系统终端的实际应用需求。     

上料动态称重系统的研究

从实际工程出发,对高炉槽下动态定量称重过程进行研究.首先将动态称重系统等效为二阶系统,推导出了其动、静态数学模型,并通过参数辨识的方法,从采集到的信号中辨识出物料的重量.     

基于BP网络的汽车动态称重数据处理方法

针对目前汽车动态称重数据处理中一般方法普遍适用性较差的问题,利用具有良好的自我学习能力的BP网络,对大量实测数据进行训练并检验,效果较好。文章先对BP网络的算法应用于汽车动态称重做了详细介绍,后面针对实际处理情况,对BP网络中隐层神经元个数和实际输入量的选择做了理论分析。     

前置反硝化污水处理系统建模与仿真

污水处理系统是一个大滞后系统.为了对其进行高效地研究,需要深入了解系统内部机理并建立仿真模型.采用机理建模的方式建立活性污泥、沉淀池和鼓风系统,采用经验法建立入水组分转换模型,并选用前置反硝化工艺作为仿真对象,再结合该工艺的水力学模型建立了污水处理系统模型.利用BSM1仿真基准对模型进行稳态验证,仿真结果与基准值非常接近.利用实际污水处理厂数据进行动态仿真,模型能够较为准确地仿真污水处理厂的运行情况.采用外接PLC系统进行溶解氧控制,结果表明模型可用于污水处理控制研究.     

离散事件系统基于混合状态法的数据分析

本文在离散事件动态系统混合状态建模的基础上，对系统的积分方程模型进行了数值求解，讨论了数据解法的稳定性与收敛性。最后给出一个数值计算的实例，并对数值结果进行了仿真验证。     

电站锅炉过热器系统动态建模及现场数据仿真

基于机理分析法建立了电站锅炉过热器系统的集总参数模型,反映了过热器出口主蒸汽压力、温度和流量的动态特性。结合实际运行数据拟合求取了模型所需参数,无需对实际系统进行扰动实验。采用多项式和最小二乘法拟合了一定范围内水和水蒸气的物理性质计算公式,利用机组大范围变负荷条件下的实测数据对模型进行了验证仿真。结果表明,该模型的输出与实际运行数据趋势基本一致,能够用于在线实时仿真。     

基于WSN的高速汽车动态载荷信号处理方法

针对高速动态称重中低频动态载荷严重影响真实轴重称量的问题,通过引入无线传感器网络(WSN)技术,构建智能化称重传感器网络,提出了一种测量高速汽车载荷的系统方案及数据处理方法。分析称重系统采集的汽车动态载荷的振动频率,并构建信号模型,通过基于三参数对动态载荷正弦波曲线进行拟合,建立线性方程组,采用高效算法和信息处理得到精确的称重数据。仿真实验结果表明,该方法平均误差低,数据稳定性较高,而且对高速具有很好适应性,对解决高速动态汽车称重精度问题具有一定的意义。     

便携防空导弹训练仿真系统成绩评定方法

数据监测、成绩评定是导弹武器训练仿真系统的主要功能,通过它可以给出导弹射手的训练结果,还可以根据这个结果来查找导弹射手自身操作的缺陷并加以改正,使各操作动作与操纵实装一致。因此,确定评定标准是研制便携防空导弹训练仿真系统的一个重要环节。该文通过对便携防空导弹武器系统的作战性能及其训练仿真系统工作原理的分析,综述了评定标准确定的相关知识和一般方法;同时运用数学推导的手段,给出了训练成绩评定标准确定的数学模型,为该类训练仿真器材的研制提供了参考。     

基于单线圈的速度估计混合模型

实时准确预测出交通速度对于成功的快速路管理系统来说足至关重要的。然而,交通速度并不能直接从单线圈检测器测量出来。该文提出了一种基于单线圈输出量进行速度估计的混合模型方法。该方法分别考虑自由流和拥挤两种不同状态下分别采用不同的模型进行交通速度的估计。模型系数的计算采用已知的单线圈输出量信息和交通流模型进行估计。整个算法采用matlab仿真软件仿真检验,结果表明利用该方法估计出来的速度非常接近于双线圈测量的速度观测值。与以往的算法相比,该方法简单实用并且明显地改善了速度估计。     

基于压电和线圈的交通参数检测系统设计

根据ITS对交通参数采集的需求,提出一种交通参数检测系统的设计方案。详细介绍了利用环形线圈和压电传感器进行交通参数采集的原理和计算方法。设计了用DSP和单片机实现的交通参数采集系统。该系统可以同时实现车型分类和动态称重。     

压电薄膜车辆动态称重系统算法研究

利用一种基于压电薄膜称重传感器的车辆动态称重系统,在不同环境温度和车速下,对三种车型进行称重系统工程应用实测试验。将奇异谱分析（SSA）算法用于轴重信号的降噪处理,提出了一种新的重构阶次选择方法,简化了重构阶次选择的判断准则。分析了环境温度及车速对称重结果的影响,采用改进的车重计算方法对轴重信号面积进行补偿,降低了称重误差。建立了基于双传感器的压电薄膜车辆动态称重系统及测试平台。试验表明,以双传感器检测的车重平均值,其误差比单传感器检测误差降低22.4%。车速在50 km/h以内,称重平均误差小于5%,可满足实际工程要求,验证了SSA算法的有效性。     

An introduction to the IAS-SYSTEM

The Vienna Institute for Advanced Studies announces the first public release of the portable IAS-SYSTEM Level 3.5. The IAS-SYSTEM is a comprehensive, data base oriented dialog system for econometric modeling and corporate planning, covering all phases of model building: convenient format free data input, powerful data manipulation and transformation, all standard estimation methods and regression tests, a wide range of time series methods, storing of equations and models, simulation of large scale models and forecasting, table and report generation. After initially being devised only for UNIVAC computers, the project group IAS-SYSTEM started the development in 1980. At present, test installations of the portable system exist for IBM, SPERRY, CDC, DEC and SIEMENS computers. The non-portable Level 2.18—forerunner of this system—is currently implemented in more than 40 institutions all over the world.     

便携式自主水下机器人动力学建模方法研究

针对50公斤级便携式自主水下机器人（AUV）的精确控制和研究,本文介绍了一种基于计算流体力学（CFD）和非线性最优化辨识的动力学建模方法．着重推导了便携式AUV动力学模型,并使用计算流体力学方法代替水池实验获取辨识所需数据和通过非线性最优化方法获得合适的模型结构和模型参数．最终建立了便携式AUV数学模型,并通过对仿真数据与试验数据的对比,证明了该模型及方法的有效性．     

便携式防空导弹建模与仿真研究

仿真技术是便携式防空导弹系统优化设计和性能研究的必要手段。该文建立了六自由度弹体运动模型、目标运动模型、相对运动模型等。基于动态仿真软件ＳＩＭＵＬＩＮＫ,研制了面向对象的制导系统仿真软件。利用该仿真软件对某型便携式防空导弹进行了仿真研究,仿真结果证明仿真模型正确合理。应用本仿真软件可进行制导系统参数优化、性能评估、弹道计算和导引规律研究。     

面向三维模型轻量化的自私羊群优化算法研究

针对传统三维仿真模型优化的费时、费力、占用大量内存以及渲染时的画面丢帧、报错等问题,提出一种基于自私羊群智能优化的三维模型轻量化方法3DL-SHO,在确保三维数据准确性的基础上,降低冗余类型、减少场景的数据量、加快模型的优化速度,同时利用3DMax脚本语言MAXScript实现了轻量化处理方法,方便烘焙。通过对BIM系统以及电厂三维仿真系统的几种智能优化算法的对比实验证明,采用该方法可快速执行所有3DMax批量化操作,显著提高了建模和优化的效率。     

应用智能数据采集模块和MATLAB软件包的便携式数据处理系统

介绍一种通用的、多功能便携式数据处理系统。要由单片机为核心的智能数据采集模块和MATLAB件包及笔记本电脑组成。该系统数据处理功能强，实时、灵活，使用方便。