认知电子战发展趋势:从单体智能到群体智能

随着人工智能、通信技术、无人系统等技术的快速发展,通信对抗装备智能水平不断提高,无人集群作战也在持续地深化和落地应用,这给认知电子战技术的研究带来了新的机遇和挑战,推动了认知电子战内涵从单体化向群体化演进。为促进认知电子战发展有效适应未来新型智能作战装备和新型无人集群作战样式,在综述认知电子战概念、内涵以及认知电子战单体智能研究的基础上,从无人集群作战背景出发,结合群体智能算法,提出了认知电子战群体智能的概念并对其内涵进行详细的阐述,指明了其对认知电子战的研究价值、应用价值以及发展前景。最后,在体系对抗的视角下,进一步对认知电子战群体智能未来可能的发展方向进行了较为全面的展望。

动力电池组分散式主动均衡控制系统

针对动力电池组使用过程中单体SOC不一致问题,提出一种分散式主动均衡控制系统。首先,对“单体解耦-分散式控制器串联”主动均衡控制系统拓扑结构进行了分析。在此基础之上,通过在放电过程中实时调整分散式控制器母线电压调节系数α及均衡加速系数β,在保证母线电压稳定的前提下,实现了单体放电速率的线性动态调节。最后,在恒阻放电模式及模拟高速公路燃油经济型试验HWFET(high way fuel economy test)测试工况下进行了均衡试验。试验结果表明,所提出的分散式主动均衡控制系统,可实现动力电池组放电过程中的在线主动均衡,避免了传统电荷转移式均衡方法存在的无效充放电循环,同时可对母线电压适当调节,满足了不同负载的工作电压需求。

融合模拟退火和自适应的天牛须搜索算法

天牛须搜索算法是一种新型单体智能优化算法,该算法在低维函数优化中收敛速度快并且具有全局寻优能力,但在多维函数中收敛速度慢,寻优精度较低。针对以上缺点,提出了一种融入模拟退火过程以及自适应因子的改进天牛须搜索算法。该算法在寻优阶段采用自适应因子加快收敛,再通过模拟退火过程概率性跳出局部最优。采用6个标准测试函数进行测试,并与天牛须搜索算法、天牛群算法和模拟退火算法进行对比。仿真结果表明,该算法在多维函数优化问题中有更好的寻优能力。

浅析家居智能化的现状及发展方向

笔者从国家规范出发,简单分析了家居智能化的现状,国家规范,市场产品以及整体智能家居系统解决方案,并根据现状,展望家居智能化的发展方向。