一种参数化永磁同步电机模拟器设计

针对传统电驱动系统测试方案中存在的系统复杂、硬件成本高、灵活性低等问题,设计了一种参数化永磁同步电机(PMSM)模拟器。建立了PMSM的参数化模型,在此基础上进行了电机模拟器电力电子装置拓扑结构及控制策略的设计。通过MATLAB/Simulink平台进行系统仿真分析,验证了在不同工况及驱动器故障时利用电力电子装置模拟实际电机端口特性的可行性及有效性,为电机模拟器的应用奠定了基础。     

列车用CAN协议一致性测试平台的设计与实现

列车用CAN总线协议一致性测试是保证不同设备制造厂家生产的CAN通信设备之间实现互联、互通和互操作的前提。在对协议一致性测试原理和CAN总线协议特点进行简要分析的基础上,提出了针对CAN总线协议一致性测试的协同测试方法和相应的一致性测试内容,设计并构建了相应的一致性测试硬件平台,并对测试软件平台中可执行测试实例产生、测试执行、测试评估以及测试管理等诸多环节所涉及的基本功能软件进行了设计和实现,完成了CAN协议一致性测试的基本功能。实际运行和测试结果表明：所设计的测试平台达到了预期结果,为下一步列车用CAN总线协议的一致性测试打下了基础。     

基于偏最小二乘法的咳嗽信号检測

咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题。针对该问题,提出一种基于偏最小二乘分类法的咳嗽信号检测模型APLSCX。利用非对称偏最小二乘分类器处理类别不均衡数据的能力,对归一化的特征向量进行特征抽取,同时基于低维数据的方差调整分类平面。实验结果显示,与LCM、SVM等主流模型相比,APLSCX兼顾了小类的召回率和精度指标,具有较高的检出率和较低的误警率,更适用于自然语流中咳嗽信号的检测。     

未知输入和可测噪声重构之线性矩阵不等式非线性系统观测器设计

针对一类同时具有未知输入和输出可测噪声的Lipschitz非线性系统,讨论了状态估计、未知输入与可测噪声重构的问题.首先,基于广义系统和线性矩阵不等式的方法设计滑模未知输入观测器,不仅对原系统状态进行渐近估计,而且实现了对系统输出可测噪声的重构;其次,考虑一种鲁棒滑模微分器,实现了广义系统输出向量微分的精确估计,并在此基础上,提出了一种未知信息重构方法,该方法具有避免直接使用系统输出微分信息的优点.最后,对火车牵引拖动系统模型仿真,结果表明该方法不但能够实现对系统状态的估计,而且可以有效重构未知信息.     

交通信号控制仿真系统

介绍一个交通信号灯配时方案仿真系统的设计开发过程,该系统以基于MapX建立的GIS为仿真界面,在Visual Studio 2010编程环境下应用C#语言实现。对系统各模块的功能以及设计实现的关键技术与原理进行详细论述,建立一个能够与用户充分交互的、模拟实现用户配时方案并将评估参数反馈给用户的仿真控制环境。测试实验表明,该系统能够在一定程度上按照用户意愿进行较为真实客观的仿真,并且能够提供较为准确的评估结果,验证了系统的有效性。     

动态适应布谷鸟搜索算法

介绍一种新的生物启发算法—–布谷鸟搜索(CS)及其相关的L′evy飞行搜索机制.为了进一步提高算法的适应性,将反馈引入算法框架,建立了CS算法参数的闭环控制系统.将Rechenberg的1/5法则作为进化的评价指标,引入学习因子平衡种群的多样性和集中性,提出动态适应布谷鸟算法(DACS).最后,通过数值实验验证了所提出算法的有效性.     

P2P模式下基于网格扩增的位置匿名算法

位置k-匿名方法是当前基于位置的服务中隐私保护领域的研究热点。典型的位置匿名算法多采用单一可信的中心匿名服务器对用户位置进行匿名,但中心服务器容易成为性能瓶颈和集中攻击点,而已有P2P模式下的位置匿名算法在安全性上较弱。针对上述问题,提出了一种P2P模式下基于网格扩增的位置匿名算法,其利用网格划分平面,通过不断翻倍扩增网格宽度寻找满足用户隐私需求的匿名区,最终完成对用户位置的匿名。同时算法在运行中能够与邻近节点分享计算所得中间结果,并对其进行缓存。实验表明,与已有算法相比,本算法可显著降低网络带宽的消耗,减少位置匿名耗时,同时能够避免匿名区中心攻击,且抗查询采样攻击的能力得到较大提升。     

基于社会规范准则和联合抵制的节点激励机制研究

P2P网络中的节点由于固有的理性将产生个人利益与系统性能相冲突的搭便车行为,从而极大地降低网络的性能和效用。在社会规范的基础上结合联合抵制敌我规则的思想,建立了一套应用于P2P网络的社会规范准则模型,该模型惩戒违反社会规范准则的节点,激励节点选择合作策略,并通过博弈收益分析给出模型均衡于合作策略的条件。仿真实验结果表明,该模型能够有效地激励节点协作和抑制节点搭便车行为。     

开放式两级车辆路径问题建模与多起始点变邻域下降法求解

针对城市物流中普遍存在的物资开放式两级配送情形,构建了开放式两级车辆路径问题的数学模型,它要求物资必须先由远程的中心仓库配送至转运中心(第一级),再由转运中心配送至客户点(第二级),两级车辆在完成各自的配送任务后,均不必返回出发点,若要返回,则必须按照原路返回。为有效求解该NP难问题,设计了一种多起始点变邻域下降算法。扩展算例的测试结果表明,所设计的算法注重求解质量与求解效率的平衡,可有效求解提出的开放式两级车辆路径问题。     

城市轨道交通客流预测算法设计与仿真

为了更好地解决城市轨道交通的客流预测问题,提出了基于混合神经网络与卡尔曼滤波器的客流预测多层次模型。首先采用ELAN神经网络实现客流量的初步预测;然后采用卡尔曼滤波器对神经网络预测结果进行修正,以进一步提高预测结果精度;最后为了验证模型的正确性,以上海地铁交通作为研究对象,进行了客流观测和预测模拟。实验结果表明,所提出的多层次模型比单纯其中一种算法能减少约0.8%的误差,并且具有更好的实际效果。