Variable Parameter Nonlinear Control for Maximum Power Point Tracking Considering Mitigation of Drive-train Load

Since mechanical loads exert a significant influence on the life span of wind turbines, the reduction of transient load on drive-train shaft has received more attention when implementing a maximum power point tracking(MPPT) controller.Moreover, a trade-off between the efficiency of wind energy extraction and the load level of drive-train shaft becomes a key issue. However, for the existing control strategies based on nonlinear model of wind turbines, the MPPT efficiencies are improved at the cost of the intensive fluctuation of generator torque and significant increase of transient load on drive train shaft. Hence, in this paper, a nonlinear controller with variable parameter is proposed for improving MPPT efficiency and mitigating transient load on drive-train simultaneously. Then,simulations on FAST(Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence) code and experiments on the wind turbine simulator(WTS) based test bench are presented to verify the efficiency improvement of the proposed control strategy with less cost of drive-train load.

脑卒中患者重返驾驶能力评估的研究现状及进展

汽车驾驶已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,也是脑卒中患者重返社会的最重要能力之一。安全驾驶和驾驶训练的基础是对驾驶能力的准确评估。根据国外研究,脑卒中后的驾驶能力评估主要包括路测、心理测验和驾驶模拟。目前,我国不仅缺少脑卒中患者安全驾驶的评定标准,也缺乏明确、统一的评估方案。近年来,医工结合技术和计算机技术的发展为驾驶能力的客观化、精准化、智能化评估提供了可能。本文旨在对脑卒中患者重返驾驶的评估研究及进展情况进行综述。

“科教+产教”双驱动融合的计算机类研究生创新人才培养模式探索

面对传统科教与产教中计算机类研究生培养存在的耦合性不足,该文探索“科教+产教”双驱动融合视域下计算机类研究生创新人才培养模式。该模式从思想转变和理念建设、体系构建和规划、资源保障和人才培养三个层面提出总体框架,并针对性地提出多条具体举措,充分诠释“科教+产教”双驱动融合的教育理念,最后阐明所提出的创新人才培养模式的两点特色。研究成果能够在促进教育发展、推动科技创新的同时,成就更多适应新时代计算机类产业需求的高素质创新人才。

警务车辆特种驾驶“防冲撞”专项培训课程研究

警务车辆“防冲撞”驾驶专项训练是全警实战大练兵活动的重要内容之一。依托于公安部警务车辆特种驾驶培训基地这一平台,通过多年来积累的警用车辆安全驾驶和特种驾驶教学经验,结合当前车辆冲撞类案件的特点,以及应急处置的不同临战状态,研究搭建了以单车最小作战单元现场处置为基础,双车、多车配合相辅助,以不同情境条件下车辆的追击、控制、截停等为技战术要点的一门针对性强、全面完整、及时有效的特种驾驶“防冲撞”专项培训课程。

推拿手法实训教学以近带远训练方法初探

为使推拿手法初学者养成专业动作习惯,有效预防职业损伤,更好、更快地掌握推拿手法技能,高效的教学方法非常重要。此文从教育心理学关于动作技能形成的相关论述中获得启发,针对手法实训教学中注重的示范、练习和反馈环节所存在的问题进行分析和改革探索,提出分解示范和部分练习的教学思路,并通过对手法上肢动作运动方式的分析,把手法动作分解为单一动作,再由单一动作到复合动作,编排成体操,拟定了“以近带远”训练方法——“上肢手法操”六节,以期为推拿手法实训教学提供新的方法和思路。

基于模拟驾驶的列车牵引计算实验设计

交通运输专业的“列车牵引计算”课程传统教学以课堂讲授为主,大量的数值计算和感官认知的缺失容易造成学生失去学习兴趣,因此需要对列车牵引计算实验课程进行合理的实验设计。在充分考虑课程重难点内容的基础上,设计了模拟驾驶与仿真分析结合的课程实验,确定了具体的实验流程和实验结果分析内容,通过让学生进行列车模拟驾驶,达到深刻理解和掌握列车牵引计算相关原理与方法的目的。该实验能有效提高学生的学习兴趣,促进学生对列车牵引计算专业知识的深度吸收,同时也为基于模拟驾驶的本科生实验教学提供了参考,丰富了交通运输专业本科生的实践教学体系。

中小学教研培训“被教研”的表征、归因与破解之道

教研培训是提升中小学教师教研能力、促进其专业发展、保障教学质量的重要手段。但是目前却呈现出明显的“被教研”迹象,具体表现为教研培训目标与手段的置换、教研培训投入与产出的不均衡、教研培训内容和方式的雷同等。造成“被教研”的原因主要在于教研培训的改革滞后于教师专业发展需要、教师教研培训的被动参与,以及教研培训的供给过度。中小学教研培训要克服“被教研”的困境,提升实效性,首先要以能力为旨归,提高教研培训活动与教师能力需求的契合度;其次要以问题导向为抓手,让教研培训贴近教师的教学生活;最后还要以内生动力为根本,激发教师在教研培训中成长的内驱力。

面向实战训练的装备模拟训练系统

针对传统模拟训练系统存在的问题,设计一种由指挥模拟训练系统、通信模拟训练系统、特装车辆实景驾驶模拟器、测试发射操作模拟系统等组成的装备模拟训练系统。通过复杂环境下的无线通信仿真模拟、3维地理信息高效采集与快速重建、特装车辆动力学仿真与运动控制、装备测试发射故障仿真训练等技术应用,解决部队复杂场景通信仿真训练、复杂作战区域实景驾驶训练、装备操作与故障处置训练等需求。应用结果表明,该系统可显著提升部队指挥人员、通信保障人员、作战人员的训练效率。

双馈型风电机组传动链降载控制技术研究与仿真

为定量研究双馈型风力发电机组传动链的扭振控制,提出了一种基于卡尔曼滤波的反馈控制策略,并通过仿真计算的方式对比了传动链扭振的控制效果。以7.0 MW双馈型风力发电机组传动链为研究对象,采用卡尔曼滤波估计传动链扭振角度,并以低速轴扭振速度估计值为参考设计了发电机附加电磁转矩作用于风电机组转矩控制,与虚拟阻尼控制、无阻尼控制进行了20年全生命周期内的载荷与发电量计算对比。结果表明:经过卡尔曼滤波估计的低速轴扭角与实际值的相关性可以达到0.99;基于卡尔曼滤波的反馈控制分别与虚拟阻尼控制、无阻尼控制的关键差异为,传动链低速轴等效疲劳载荷分别降低2.11%、4.89%,传动链高速轴等效疲劳载荷分别降低1.99%、4.78%,发电量分别降低200、700 k W·h。卡尔曼滤波对传动链扭角估计较准确,且以卡尔曼滤波估计得到的低速轴扭振速度设计的附加电磁转矩对传动链扭振具有非常好的抑制效果。

基于工况序列寻优的列车节能操纵策略优化

传统“三阶段”“四阶段”工况序列的列车操纵模式难以满足城市轨道交通复杂线路条件下的列车节能运行需求,本文提出一种基于工况序列寻优的列车节能操纵策略优化方法。将物理区间离散为多个等距离子区间,建立工况序列与子区间之间的映射关系,以区间总牵引能耗和运行时间最小化为目标构建列车节能操纵策略多目标优化模型。为提高模型求解效率,改进非支配排序遗传算法的交叉算子和距离算子,通过离散仿真求解列车节能操纵策略集。以福州地铁1号线的两个典型区间为对象进行案例分析,结果表明,相比传统操纵模式,优化后列车牵引能耗平均降低约19%。本文方法通过合理选择算法参数能够有效构建适应不同线路条件的运行工况序列,生成秒级运行时间划分下的列车节能操纵策略集。

以岗位胜任力为导向的中医脑病住院医师规范化培训教学探析

以岗位胜任力为导向的理论和方法用于住院医师规范化培训,是提升临床医师专业素质和培养合格医疗人才的关键方法。如何运用有效的手段提升中医脑病住院医师规范化培训学员的岗位胜任力仍需要进一步探索与研究。本文基于脑病科住培医师培训实践,构建授课教学法(LBL)-案例教学法(CBL)-问题教学法(PBL)-研究教学法(RBL)“四轨并驱”的教学策略,提出以岗位胜任力为导向的中医脑病住培医师的培训方法,以期提高中医脑病专业住培医师的岗位胜任力,从而为临床锻炼出更为优秀的医疗队伍,使之更加符合新时代医疗工作的要求,也更好地提升中医住院医师的整体水平。

面向铁路道岔情景下的列车轨道区域检测方法

列车前方铁路轨道区域的检测是列车主动防撞技术的关键环节,现有的铁路区域分割方法多用于简单情景下的轨道检测,难以应对实际运行中的铁路道岔等复杂场景。该文提出了一种面向铁路道岔情景下的列车轨道区域检测方法,解决了现有技术在铁路道岔下难以检测列车实际运行区域的问题。首先,设计了一种基于信息融合的铁路轨道区域分割模型,针对铁路左右钢轨之间难以匹配的问题,对铁路区域和钢轨进行分割并利用其分割结果进行钢轨匹配。其次,设计了一种基于反向透视变换的铁路区域重建方法,通过保留钢轨的关键点来重建铁路区域,同时使用基于分组卷积的铁路道岔分类模型对道岔方向进行识别。实验结果表明,提出的方法在复杂环境下可达到较高的精度,像素准确率可达98.67%,平均交并比可达98.12%,具有在列车上应用的潜力。

基于整车控制功能仿真的城市轨道交通列车模拟驾驶系统研究

为了使列车模拟驾驶系统全面、真实地模拟实际列车的操作体验和故障工况场景,提出一种基于整车控制功能仿真的城市轨道交通列车模拟驾驶系统。通过搭建列车电路仿真模型和各子系统控制功能仿真模型,构建整车控制功能仿真平台,实现列车模拟驾驶系统的核心逻辑运算与仿真控制任务。通过试验验证,该系统实现了列车的控制逻辑仿真、列车特性仿真、人机交互逻辑控制、视景与声音模拟系统联动、故障场景模拟等功能。测试结果表明,该系统能够全面、真实地模拟列车控制逻辑和各种故障工况的列车状态,为城轨交通领域运营人员职业技能培训及列车关键业务系统开发仿真提供可行方案。

城市轨道交通车载视觉YOLOv5轻量化目标检测研究

YOLO系列算法因其独特的优越性而被广泛研究,但是复杂的模型使得其在某些应用场景受到了限制。针对城市轨道交通无人列车驾驶中对前方轨行区异物入侵检测的时效性,本文以YOLOv5s算法为基础,从主干网络轻量化设计和边界框回归损失函数两方面进行优化。首先,通过引入GhostNet网络来减少网络参数提升模型轻量化。然后,以DIOU作为边界框回归损失函数,提高了模型收敛速度和精度。以COCO数据集进行试验,结果表明,所提算法在模型轻量化和检测精度上相比YOLOv5s均有所提升。

高速动车组数据驱动无模型自适应积分滑模预测控制

同许多复杂系统一样,动车组(Electric multiple unit,EMU)运行过程也具有多变量、强耦合以及非线性等特性,这严重影响着列控系统的性能.针对包含外部扰动的动车组自动驾驶系统,提出一种新型的多输入多输出(Multi-input-multi-output,MIMO)数据驱动积分滑模预测控制(Integral sliding mode predictive control,ISMPC)算法.首先,该算法基于与动车组运行过程等效的全格式动态线性化(Full format dynamic linearization,FFDL)数据模型,设计一种离散积分滑模控制(Integral sliding mode control,ISMC)律.为了使系统能够获得更高的输出跟踪误差精度,利用模型预测控制(Model predictive control,MPC)代替ISMC的切换控制,进一步推导出ISMPC算法.同时,通过对FFDL数据模型的未知扰动、参数误差等不确定项进行延时估计,提升了算法的控制性能和对系统的等价描述程度.在提供两种算法的稳定性证明分析之后,以实验室配备的CRH380A型动车组仿真实验台对提出的ISMC和ISMPC算法进行仿真测试,并与其他方法进行对比,仿真结果表明ISMPC算法控制性能较好,动车组各动力单元速度跟踪误差均在±0.132 km/h以内,满足列车的跟踪精度需求;控制力和加速度分别在[-52 kN,42 kN]和±0.9249 m/s2以内且变化平稳.

机动车驾驶培训行业现状分析及提升对策研究

立足当前机动车驾驶培训行业发展现状,针对培训产能过剩、行业监管不力、支持科技应用政策缺失、考试含金量低等关键问题进行深入分析,结合我国国情、社会诉求、管理要求和发展需求,提出解决思路和对策,并以驾培行业数字化转型为契机,浅析了行业发展趋势.

AI助力驾培企业财务管理发展策略研究

驾培企业作为一个特殊的教育行业,其财务管理对企业的发展至关重要。AI技术在财务管理中具有自动化、智能化和高效性的特点,为驾培企业创造发展机遇的同时,也带来了挑战。基于此,文章通过在智能化财务办公场景、数据分析、风险控制等方面论述AI助力驾培企业财务管理的必要性,总结其在财务管理发展中存在的问题,进而提出相应的解决策略,以期为同类企业财务管理提供相应借鉴。

基于驾考式课改的探索与实践

以液压传动技术实训课程为背景,结合驾考式教学模式,探索和实践基于该模式的课程改革。通过分析液压传动技术实训课程的问题和驾考式教学模式的优势,提出了改革的目标和措施,并进行了实验验证。结果表明,采用驾考式教学模式改革该课程可有效提高学生学习兴趣和深度参与度,提升技能水平和实际应用能力。同时,在探索实践中发现了一些问题并对此提出建议,这为今后的教学研究提供了一些有益的启示。

“机车行车安全与设备”课程岗位能力数字化培养研究

针对教学内容和岗位实际脱节、岗位能力培养的实施步骤和方法不够完善和思政育人路径不够全面等铁路机务岗位能力培养过程中面临的实际问题,依托铁道机车运用与维护专业核心课程“机车行车安全与设备”,提出了相应的三方面六种解决方法,形成了理实一体的行动导向模式和育训并举的实践训练模式,旨在通过数字化教学改革提升铁路机务岗位能力的培养实效。

基于自动化深度学习的列车智能驾驶

针对深度学习在列车智能驾驶领域面临的高维复杂非线性驾驶数据特征选取理论依据不足,以及模型结构确定困难的问题,文章提出了一种结合计算智能与深度学习的列车操控新方法。该方法通过采用粒子群算法(PSO)和北方苍鹰优化算法(NGO)来优化双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络,从而深入挖掘并学习优秀驾驶员的驾驶数据。研究结果表明,PSO-NGO-BiLSTM神经网络在处理列车序列数据方面展现出显著优势,模型提供的列车操纵策略能够达到甚至超越优秀驾驶员的水平。