一种新的两轮自平衡电动车控制方法

为了克服目前两轮自平衡电动车控制系统存在的噪声和漂移误差大, 受扰后调节时间长, 超调量较大等问题, 提出了一种新的控制方法。该方法基于卡尔曼信号融合滤波, 构建了直接转矩电流伺服单元, 对电动车进行滑模变结构控制。实验表明滤波后倾角度噪声误差由6°降到2. 5°; 角速度噪声误差由0. 25 rad·s^-1降到010 rad·s^-1; 零位漂移误差由0. 25 rad·s^-1降为0. 08 rad·s^-1; 系统受扰动后, 该方法调节时间更短、无超调、鲁棒性更强。实验结果均表明该方法有更好的动态性能和稳定性。     

云平台在智慧城市医疗体系中的应用创新

<正>0引言工业和信息化部发布的《新型数据中心发展三年行动计划（2021～2023年）》中,开篇就明确提出“新型数据中心是指以支撑经济社会数字转型、智能升级、融合创新为导向,以5G、工业互联网、云计算、人工智能等应用需求为牵引,汇聚多元数据资源、运用绿色低碳技术、具备安全可靠能力、提供高效算力服务、赋能千行百业应用,与网络、云计算融合发展的新型基础设施。”,足以见得云计算已经成为我国信息通讯技术发展重点。云计算在智慧城市中的应用则是网络强国建设工作中的重中之重,近年来随着新冠疫情爆发,智慧城市在原有医疗资源优势的基础上,结合云平台高技术、高算力、高能效、高安全等优势,更加合理、科学及有效地治理城市,成为智慧城市政府工作的重要组成部分。     

光伏发电系统中一种蓄电池状态估计的新方法

光伏发电系统中蓄电池状态是确定仅对本地负载供电或将电能上传电网的重要依据.为了改善光伏发电系统中蓄电池状态估计存在的精度低,跟踪速度慢,易积累误差和易发散等问题,提出了一种改进的Sigma-point卡尔曼滤波的状态估计方法.该方法基于Sigma-point卡尔曼滤波,在其滤波过程中引入渐消因子,对非当前滤波值进行渐消,以修正获取的当前滤波数据值,使之保持滤波的实时性.仿真对比研究显示,该方法的估计精度更高,跟踪速度更快,波形更平稳,其对蓄电池的荷电状态(SOC)和开路电压估计的相对误差最大值分别为3.256％和4.610％.仿真研究结果表明,所提出的方法应用于蓄电池状态的估计是可行的.