基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析

随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。      

基于新陈代谢GM（1,1）模型的导弹遥测故障预测算法

在人工监视遥测关键参数是否超出阈值范围以判断导弹故障的传统模式基础上,对GM（1,1）预测模型进行了改进,研究了基于新陈代谢的GM（1,1）预测算法对遥测参数实时预测效果.该算法能不断去掉最老的信息,充分利用最新的信息,避免了预测模型老化的现象;由于用于预测的数列维度较少,便于计算,能够保证算法的实时性.用MATLAB编程实现算法,比对实测数据的预测值与实际值,并进行误差分析.结果表明,该算法对遥测参数的预测精度较高,可为及时发现导弹故障提供科学的依据.     

电容均压三相四开关变换器预测功率控制

三相四开关变换器直流侧分离电容电压不平衡,将降低其并网电能质量,缩短电解电容寿命。针对该问题,提出了一种直流侧分离电容电压均衡的模型预测功率控制策略。基于αβ两相静止坐标系分析电压矢量,建立功率预测模型。由于直流侧电容中点电压偏差值含有交流分量和直流分量,使用低通滤波器提取直流分量后计算功率补偿值,并计入给定功率,进行模型预测功率控制,实现直流侧分离电容电压均衡。该控制策略无需锁相环和PWM调制,易于实现。通过仿真和试验对其动、静态特性进行分析,验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

非相似度 UAV 飞控系统的故障自检设计

为有效解决无人机冗余控制结构设计复杂,成本高的问题,提出一种非相似三余度控制系统;重点描述了系统的故障自检测方法,控制模块故障的自隔离方法,控制模块之间的表决方式,通过马尔科夫链故障分析方法验证了设计的可靠性。     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

面向深空时变信道的数据传输策略

将呈现随机“好”、“坏”状态跳变的深空Ka频段链路噪声温度建模为两状态Gilbert-Elliot信道,考虑深空下行发送端只能获得延迟的信道状态信息（CSI）的限制,结合部分观测马尔科夫决策理论设计了基于延迟CSI预测信道状态的自适应最大化吞吐量传输策略。理论推导了在深空通信环境下最优传输策略的关键阈值,并给出了简化的闭合解计算式。通过地球-火星通信参数仿真,校验了该方案能有效提高吞吐量,提高文件传输效率。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

基于CFD的变后掠翼单速度最优后掠角预测模型

为延长飞行器续航时间,探索变后掠翼飞行器控制规律,根据新型变后掠翼飞行器模型,探究了通过飞行器速度及迎角来控制弹翼后掠角度,以达到最优气动性能,从而使该飞行器获得更长续航力.选取飞行马赫数为0.4～0.8、前缘后掠角度为15°～45°内的39个关键点,在迎角为0°～14°范围内进行CFD仿真,将仿真结果在不同数学模型下...     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.