基于深度信念网络的船用燃气轮机自适应控制

针对船用燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点,提出1种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PID控制器,利用深度信念网络对燃气轮机的转速误差信息以及负载状态提取实时特征,在线调节PID参数,并将参数传递给PID控制器,由其输出控制量。通过数字仿真验证表明:该控制器满足燃气轮机转速控制的要求,并且具有良好的自适应性,在不同工况下,能够对燃气轮机转速进行准确控制,使得系统快速响应的同时无超调量。     

泛在无线信号定位辅助信息的标准化研究

目前利用泛在无线信号进行定位时所需要的特定辅助信息的数据格式和传输方式还没有出台相关标准,这在某种程度上制约了导航定位产业的发展。针对这一问题,提出了通过对卫星导航定位领域广泛使用的RTCM SC-104和NMEA 0183这两种国际标准格式进行扩展,使其包含泛在无线信号定位相关的辅助信息,并将其通过NTRIP协议进行播发,从而实现辅助信息数据格式和传输方式的标准化。该研究有利于传统高精度GNSS定位和泛在无线信号定位的融合,并为实现泛在(无处不在)的室内外一体化定位提供技术支撑。     

天基信息港的多源信息融合任务调度研究

在天基信息港上实现多源信息融合,可以将数据的传输与处理集中在星上,减少了数据处理中心接收和分发数据的传输时间,提高了信息获取的时效性。考虑到任务高时效性的需求及天基信息港的资源受限,文章提出了天基信息港的多源信息融合任务调度问题,通过分析多源信息融合任务流程、天基信息港的资源特征,以最小化任务完成时间为优化目标,建立了天基信息港的多源信息融合任务调度模型,并设计了一种多机循环插入（Multi-machine Circular Insertion,MCI）算法对模型求解。仿真结果表明,该算法相比于列表调度算法能够平均减少10.8%的任务完成时间,算法运行时间大约为遗传算法的1/20,表明该算法能够满足天基信息港任务调度的高时效性要求。     

基于分形理论的辐射源识别算法

针对复杂的战场电磁环境,提出了一种新的辐射源信号识别方法,即基于分形特征的辐射源目标识别。介绍了分形的相关理论,给出了分形维数中盒维数与信息维数的计算步骤,而后采用距离函数进行判决识别。仿真结果表明提出的基于分形特征的辐射源信号识别算法能得到较高的识别率。     

安全管理信息平台在空管设备运行保障中的应用

安全管理信息平台（SIMP）是华东空管局通信网络公司开发的．面向民航空中交通管理领域核心设备运行保障单位的信息化管理软件平台．也是响应国家对生产安全信息化建设的号召。民航局对空管系统持续安全的要求下,从网络公司自身实际需求出发开发的辅助公司进行安全生产管理的信息化平台。     

施放深度对气泡水体携带能力影响的实验研究

水中上升气泡对周围水体的携带能力受多方面因素的影响,由于测量手段缺乏等原因,其影响规律研究一直是两相流领域的难点.引入气泡上升携带水量的概念表征其水体携带能力的大小,进而利用专门设计的实验装置,采用双液分离测量法,调整喷嘴至27.5~52.5cm之间的不同施放深度,进行气泡上升携带水量的测量实验.结果表明:在注气量(20ml)和注气速度(3ml/s)等一定的条件下,随着气体施放深度的增加,气泡水体携带能力呈现缓慢增强并逐渐稳定的总趋势,但其间(施放深度约35.0~45.0cm)该能力会略有下降,并有极小值出现;且在绝大多数情况下,小口径喷嘴生成气泡的水体携带能力稍强.上述结论可为化工等领域工程应用中设计合理气体施放深度、确定最佳喷嘴口径等问题提供参考依据.     

基于控制论的3种供应链动态特性比较

基于自动控制理论,以APIOBPCS(Automatic Pipeline, Inventory and Order Based Production Control System)订货系统为基础,采用模拟仿真的方法,考察传统二级供应链(TSC,Traditional two-echelon Supply Chain)、需求信息共享(DIS,Demand Information Sharing)二级供应链和供应商管理库存(VMI,Vendor Managed Inventory)这3种典型二级供应链系统在阶跃需求信息时,不同系统参数对系统订单、在制品量和库存量的影响,并对3种系统的动态响应特性进行了对比研究.研究结果表明:对于阶跃需求信息,生产提前期T_p越小,系统响应峰值越小,响应速度越快;参数T_i,T_w和T_a在不同范围内对系统峰值和调节时间的影响趋势有所不同,需要根据供应链整体目标进行选择.而且一种供应链系统往往不能兼顾系统的响应峰值和调节时间两个特性,应综合考虑响应峰值和调节时间对系统整体绩效的影响,选择适当的管理策略优化供应链系统,以提高供应链的整体运行效率.      

无线网络弱硬实时调度算法

提出了一种结合信道状况考虑的(m, k)-firm弱硬实时调度算法.该算法将消息划分为强制(mandatory)和可选(optional)2种类型,并优先调度强制消息.消息的类型由线下静态分配和线上动态调整共同决定.其中,静态分配使用(m, k)-pattern分配消息类型,动态调整是在不违反(m, k)-firm约束的前提下尽力减少强制消息在差信道状况下传输.理论分析证明:①在假设所有强制消息都实时成功传输的前提下,经动态调整的消息集仍然满足(m, k)-firm;②在使用平均分布(m, k)-pattern时,动态调整之后不改变消息集中强制消息的N次重传可调度性.仿真结果表明,该算法与仅使用静态分配消息类型的算法比较,能够改善弱硬实时的可调度性能,节省无线网络中带宽和能耗的开销.      

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。