智能网联环境下自动驾驶模块化公交服务框架设计

在互联网广泛应用的环境下,公共交通的发展正朝着智能化、电动化和自动驾驶不断转变,同时公交出行者的需求也更加注重灵活性与个性化。基于智能网联的技术发展场景,本文介绍一种新的公共交通形式——“自动驾驶模块化公交”。自动驾驶模块化公交拥有更高的舒适度、灵活性以及可达性,有望更加友好地解决公共交通“最后一公里”问题。本文首先通过比较模块化公交与传统公交,挖掘模块化公交的优点,然后提出模块化公交的一般性服务框架设计,最后挖掘推广模块化公交面临的挑战。

新型电力系统网络安全与运行优化方法及应用专刊序言

建设以新能源为主体的新型电力系统,既是能源电力转型的必然要求,也是实现碳达峰、碳中和目标的重要途径。随着传统电力系统向以新能源为主体的新型电力系统转型升级,电力系统在电源主体、网架形态、负荷用电模式等方面也发生了巨大变化。具体来说,海量分布式发电、储能、灵活负荷以微电网、微能源网的形式接入电网,导致新型电力系统运行环境相对开放,使其更易遭受网络攻击威胁。

基于HALCON的机器视觉识别综合实验项目设计

为了增强机器视觉与图像处理课程教学效果与工程实用性,基于HALCON集成开发环境,研究开发一个复杂环境纸箱识别机器视觉综合性实验教学项目。该实验项目首先使用图像标注工具Deep Learning Tool对采集到的纸箱图像进行标注,然后将标注后的文件集成到HALCON环境中进行训练,最后通过调用训练后的纸箱定位模型验证机器视觉效果。实验项目包括学生动手采集纸箱图像和编写代码过程,可有效加深学生对机器视觉理论知识的理解,促进学生工程实践能力的培养。

风光储联合就近供电多时间尺度优化调度

针对新能源消纳困难的问题,提出一种风光储联合就近供电模式,并建立了多时间尺度的多目标优化调度模型。文中关注不同时间尺度下的调度问题,包括日前、超短期和实时。在日前调度计划中,以风光发电和本地负荷需求日前预测数据为基础,考虑风光储发电系统运行成本问题和负荷供电可靠性问题,建立了双目标优化模型,并使用基于PSO改进的黄金搜索优化算法(GSO)进行求解。在日内超短期计划中,结合日内功率预测更新数据和双储能实际利用情况对储能系统与电网并/离网情况进行调整。在实时调度中,基于本地供需设备监测情况和双储能荷电状态持续可用性,以电网峰谷电价为依据,建立了双电池储能实时调度模型,以实现源/网/荷/储能量的综合管理。最后,利用Matlab搭建了仿真模型,验证了所提出的多时间尺度双储能风光发电功率调度方法的经济性和实用性。

计及退磁分析的电驱重构型车载充电系统

电驱重构型车载充电(EDROC)系统通过将驱动系统组件复用为充电系统,分时执行电驱和充电功能,能够有效降低成本和充电设备的体积占用。然而,在高温工况下EDROC系统中的永磁同步电机(PMSM)存在不可逆退磁的风险。鉴于此,本文通过分析电机在不同条件下退磁程度,进而提出电机在充电工况下安全运行边界。首先,分析EDROC系统在直流充电和边跑边充模式下的绕组电流;其次,建立电机不可逆退磁模型;然后,针对不同充电模式,详细分析不同温度和充电电流下电机退磁程度,并以此建立电机在充电工况下的安全运行边界;最后,基于一台2 kW实验样机开展实验,验证本文不可逆退磁模型的准确性以及安全运行边界对EDROC系统安全运行的必要性。

分数槽绕组永磁电机低空载反电势谐波设计

分数槽绕组永磁电机因其独特的优点而被广泛应用,其中最显著的优点是空载反电势波形正弦高,这不仅有助于提升电机系统的控制性能,而且能够有效降低电机运行时的转矩脉动和损耗,提升电机品质。首先,对比分析了整数槽绕组和分数槽绕组永磁电机的结构特点和磁路特征。然后,基于绕组函数和气隙磁密函数,推导了永磁电机空载反电势的一般表达式,并从空间谐波角度出发,揭示了分数槽绕组结构改善永磁电机空载反电势波形的内在影响机制。优化设计一台24槽8极整数槽绕组永磁电机和一台27槽8极分数槽绕组永磁电机来验证理论分析结果,对比分析了两台电机的绕组因数谐波与气隙磁密谐波、空载反电势和转矩性能。研究表明,空载反电势第k次谐波由kpr(pr为永磁体极对数)阶次的空载气隙磁密谐波与v=kpr阶次的绕组因数谐波产生,同阶次绕组因数谐波与空载气隙磁密谐波数量越多,空载反电势谐波含量亦越多。最后,研制了27槽8极分数槽绕组永磁电机样机并进行了部分实验,测试了电机的空载反电势波形、相电流和转矩等性能,并与有限元预测结果进行比较,以验证理论分析与有限元预测的正确性。

非线性广义分数阶多智能体系统迭代学习趋同控制

针对一类含有扰动的非线性广义分数阶多智能体系统,研究其在不同通信拓扑协议下闭环Dα型迭代学习一致性趋同跟踪问题。首先,基于分数阶微积分特性及广义的Gronwall不等式,给出非线性广义分数阶多智能体系统在固定通信拓扑下一致性趋同误差收敛的充分条件。然后,将所得到的理论结果推广到通信拓扑随迭代变轴变化的情形,并分析了被控多智能体系统趋同跟踪误差的收敛特性。最后,通过2个数值仿真实例验证了所提闭环Dα型迭代学习趋同控制协议的有效性。

融合边事件触发机制的分布式在线约束凸优化

现有分布式在线优化方法的实现通常依赖于通信网络中节点间的实时信息交换,这在实际应用中会带来无法承受的通信带宽等资源的消耗。为了减少通信成本,将边事件触发技术应用于分布式在线约束凸优化,其中每个智能体仅知晓时变的局部目标函数,所有智能体的公共目标是求解优化解序列来最小化网络总目标值(所有局部目标函数的总和)。首先,针对分布式在线梯度下降算法,在固定强连通有向图的假设下,设计了一个边事件触发机制。然后,基于所设计的边事件触发机制,为每个智能体的Regret建立了一个上界,发现该上界与事件触发阈值直接相关。进一步的分析表明,只要边事件触发阈值随着时间趋于无穷大而收敛至零时,Regret是次线性增长的。最后,通过面向时变经济调度和糖尿病分类预测问题的数值仿真实验,验证了所提出算法的有效性。

基于IKPCA-GA-BP算法的心电情绪识别研究

目的 为了提高使用心电信号特征参数进行情绪识别的准确率与效率,提出一种基于改进核主成分分析的遗传算法:优化遗传算法反向传播(improved kernel principal component analysis-genetic algorithm-back propagation, IKPCA-GA-BP)神经网络。方法 首先,以心电传感器记录的数据为试验样本,利用自适应选取γ值的改进核主成分分析算法,对二进样条小波变换提取的多组特征进行数据降维和数据重构,得到综合变量;其次,建立反向传播神经网络模型,并利用遗传算法优化网络的初始权值和偏置值;最后,通过改变模型训练样本与测试样本比例,对比分析IKPCA-GA-BP算法与传统识别算法的情绪分类效果。结果 该算法在保证准确率达到96%的前提下,可在1 s左右识别相关情绪。另外,对于悲伤情绪的识别,大多数模型表现得并不理想,而IKPCA-GA-BP算法可实现接近100%的准确率。结论 心电信号中,P波、QRS波群和T波包含许多有助于情绪识别的信息(例如R-R间期、P波振幅等),但这些信息并不能直接用于试验分析,需要通过有效的组合与处理才能发挥最大作用。此外,在高兴、轻松、悲伤和恐惧这四种情绪中,多数识别算法通常较难准确辨别悲伤情绪。

成形系列化不同长度零件可柔性化调整的模具结构设计

针对不同长度系列的接水盘,如采用1种规格用1副模具成形的方式,经济性差,对不同长度系列接水盘拉深成形特点进行分析,找出系列化接水盘拉深成形的共性点,根据共性点采用系列化分段柔性组合的方式进行切断与拉深,局部根据拉深成形的特点进行叠加,解决了系列化接水盘宽度相同而长度不同的成形问题。

论高等工程教育范式的嬗变机理及实现方式

高等工程教育的“融合创新范式”是对以往高等工程教育的技术范式、科学范式、工程范式的扬弃,是新经济发展趋势下新工科建设的必然选择,它将创新精神培养贯穿高等工程教育始终,凸显跨界、渗透、融合、交叉的融合本质,主要以课程的跨界安排、专业的跨界设置、知识的跨界渗透、能力的跨界综合为主要途径,进而生成培养学生综合能力和创新能力的崭新功能,形成培养具有新工科特质的工程人才的完整系统,最终实现培养具有创新能力及素养的新工科专业人才的目标。