机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

基于大圆航线的RNAV航路规划

目前,航空公司在进行飞行计划的制定时,全部采用航行情报资料标注的航线网络数据,而航线网络数据是基于导航台的等角多圆锥投影得到的等角航线要素。装载有区域导航(RNAV)计算机的飞机在航行过程中采用的航线模型是简化的大圆航线。由于地空采用的航线模型不同,导致运营计划数据和实际飞行数据产生误差。利用大圆航线计算模型重新规划航路,将航路点调整到起飞机场与着陆机场构成的大圆航线上,不但降低了运营计划数据和实际飞行数据之间的误差,而且可以缩短航程,提高航空公司的运营效益。经计算,从白云机场至洛杉矶机场,调整航路点纬度以后航线距离缩短至11 728．9 km,比目前的飞行距离缩短 295．5 km,约2．46％。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

无刷直流起动/发电系统的起动控制

介绍了用于某型飞机的无刷直流机载起动/发电系统。该系统的起动/发电机采用电励磁双凸极电机,文中通过改进电机结构降低了起动时的转矩脉动,在理论分析的基础上提出了基于转速变化的阶段性角度控制:低速采用标准位置查询起动,中高速采用随转速变化自动改变提前角的角度控制方式,使起动机工作在最佳状态。最后,完成了18 kW无刷起动/发电系统的样机制作及航空发动机的冷开车试验。试验表明:该系统的起动控制策略正确有效,起动转矩平滑,所需电源容量小,效率高,具有良好的起动性能。     

无人机在线协同航迹规划时序问题

提出了一种满足时序约束的无人机在线协同航迹规划方法.首先采用按时间推进的协同规划机制解决了 在线协同规划中信息交互存在时间间隔的问题;其次通过设计协同函数,采用自主分布计算协同变量的方法解 决其时序问题,实现了协同无人机按照指定时间间隔先后达到目标区域.仿真选取同时到达和按等时间间隔到 达两类典型时序问题,结果表明该方法可以快速生成符合协同时序要求的协同航迹,且满足实时性要求.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

时间序列三角极值点线性分段算法

文章在时间序列逐段线性描述方法基础上提出三角极值点分段算法.通过考察时间序列相邻极值点之间幅度变化大小来确定关键点序列.该算法较好地处理了时间序列局部噪声和数据压缩问题.并通过实验说明了算法的有效性.     

电励磁双凸极电机调速系统的原理与实现

介绍了新型电励磁双凸极电机的结构和原理，然后结合全桥变换器阐述了电励磁双凸极电机的控制方法，接着详细介绍了电励磁双凸极电机转速、电流双闭环控制调速系统的原理和实现方法，最后以一台500W12/8极电励磁双凸极电机调速系统为例进行了系统实验。实验结果表明，电励磁双凸极电机调速系统具有结构简单、控制方便和良好的动静态性能。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。