排序方式: 共有16条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
本文在参阅了大量文献资料后,结合我国铁路实际,论述了我国铁路冷藏运输工具的发展策略,即为增加机冷车,改进冰冷车,扩大冷扳车,开发液氮车,发展冷藏集装箱,以适应国民经济发展和对外贸易,活跃市场和满足人民生活不断提高的需要,更好地完成易腐货物的运输任务。 相似文献
3.
针对移动机器人系统中轮胎半径和轮胎间距存在的参数不确定性问题,提出自适应轨迹跟踪控制方法.首先,推导适合进行自适应控制器设计的系统误差模型,将原有控制问题转化为不确定参数的自适应更新率和虚拟控制输入的设计问题;然后,针对系统中的不确定性参数,设计自适应更新率对其进行在线估计,并设计虚拟的控制输入,得到移动机器人驱动电机的左右轮转速;其次在Lyapunov稳定性框架下证明闭环跟踪误差系统的渐近稳定性和估计误差系统的稳定性;最后通过仿真和实验表明,所提出方法能够通过在线学习估计出参数真实值,使得实际运行轨迹收敛到参考轨迹,同时表明所提出方法能够抑制系统参数不确定性对控制系统的影响. 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架。采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配。首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题。使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用。结果表明,强化学习算法中的回复值呈上升趋势,采用DDPG进行分配的系统总延时更低。 相似文献
9.
数据的采集、分析和处理是目前电力系统重点关注的问题之一。电力物联网系统中数据业务处理需求多样,尤其是流数据的处理对时延要求严格。然而,现有的数据处理方法形式单一,不能很好地满足低时延处理要求。因此,提出了基于Storm架构的电力物联网流数据处理方法。首先,基于Storm拓扑结构提出分布式流数据处理框架。进而采用流水线式的处理方式,从而达到缩短处理时间的效果。在数据接入后,采用循环队列和流转算子的方法。然后再通过边缘计算处理海量的数据,实现高效的协同工作。此外,通过支持向量机预测算法预测数据的发展趋势,采用清洗技术对脏数据进行处理,解决数据传输过程中的污染情况。仿真结果表明,与传统数据处理方法相比,所提流数据处理方法大大缩短了数据处理时间,满足了大量流数据处理的需求。 相似文献
10.
本文在参阅了大量文献资料后,结合我国铁路实际,论述了我国铁路冷藏运输工具的发展策略,即为增加机冷车、改进冰冷车、扩大冷扳车、开发液氮车、发展冷藏集装箱,以适应国民经济发展和对外贸易、活跃市场和满足人民生活不断提高的需要,更好地完成易腐货物的运输任务。 相似文献