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991.
针对电传动装甲车辆负载功率预测功能缺失导致控制作用滞后的问题,提出一种具有较高负载功率预测精度的实时能量管理策略。在分析整车结构的基础上,采用理论分析和数据拟合方法,建立各动力源数学模型。将差分自回归移动平均模型和自适应马尔可夫链两种预测方法相结合,设计非平稳趋势性负载功率组合预测方法。在非线性模型预测控制框架下,构建多目标优化函数,采用序列二次规划法在有限时域内实时求解最优控制指令,优化多动力源协调控制过程。依托硬件在环仿真平台进行多路面行驶实验,对比有无功率预测的能量管理控制效果。结果表明,改进的实时能量管理策略对未来负载功率具有较好的预见性,能够显著优化多动力源协调控制过程,提升车辆燃油经济性,稳定母线电压和电池荷电状态,对传统模型预测控制下的工程应用场景具有一定借鉴意义。 相似文献
992.
无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的网络寿命与节点的能耗直接相关。分簇路由是缓解节点能耗速度的有效措施。但是若分簇路由所选择的簇头位置以及数据传输路径的不合理,会加剧节点能量消耗,缩短网络寿命。为此,提出一种基于Dijkstra算法的分簇路由(Clustering Routing-based Dijkstra,CRBD)。CRBD路由先利用节点的剩余能量及离汇聚节点距离信息选择部分节点作为簇头,并禁止拥塞节点担任簇头。利用贪婪启发式算法构建簇。利用Dijkstra算法构建簇头间的最短路径,缓解簇头的能量消耗。仿真结果表明,相比于基于改进萤火虫聚类的能效路由(Energy Efficient Routing based on Improved Firefly Clustering,EIFC),CRBD路由中节点的平均能耗下降了约12.3%,并且CRBD路由的数据包传递率保持在85%以上。 相似文献
993.
994.
坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法(soft actor-critic,SAC)进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。 相似文献
995.
MapObjects中对图层的控制方法是预先将图层的控制信息写在程序里,在程序运行时对图层进行约束。这种通过编写程序进行控制的方法不但比较麻烦,而且当图层的控制方式发生变化时,维护困难。提出基于数据库的图层管理和控制机制,先将图层的控制信息放在数据表里,系统运行时动态读取图层的控制信息,实现对图层进行方便、直观地约束。 相似文献
996.
针对面向无人化陆战的智能指挥控制系统开展研究,并分析其智能化运用方式.从作战样式、作战任务、装备编配4个方面对未来无人化陆战的特征进行分析.从情报数据挖掘、态势融合共享、指挥自主决策等方面,分析了指挥控制系统智能化发展能力需求,建立智能指挥控制系统能力型谱.最后,构建了包含基础层和决策层的智能指挥控制系统架构,在此基础上提出了遵循OODA的智能指挥控制系统模型,并以作战活动视图对智能指挥控制系统的作战活动过程进行描述.通过对智能指挥控制系统能力需求、系统架构以及智能化运用方式的分析研究,可为指挥控制系统智能化发展提供参考和借鉴,为智能指挥控制系统在未来陆战场的合理应用指明了方向与突破口. 相似文献
997.
针对图形边界限定形式的感应电机预测控制存在简洁、直观等优点,进一步考虑将该控制策略应用于永磁同步电机.预测控制将电机和逆变器作为一个系统整体考虑,以空间电流矢量为控制对象,直接产生逆变器的开关控制信号.基于永磁同步电机在转子磁场坐标系下的数学模型,推导出电流矢量导数的估测模型,进而预测出电流矢量的轨迹,根据最优电压矢量选择判据选定开关状态,完成基于圆形电流误差边界限定形式的永磁同步电机的预测控制算法.通过MATLAB/SIMULINK进行仿真,仿真结果证明了提出方法的有效性. 相似文献
998.
999.
针对节点定位精度以及安全性,提出跳数矢量的节点定位算法(Hop Vector-based Node Localization Al-gorithm,HVLA).通过控制包的交互,获取跳数信息.然后,锚节点依据跳数信息构建跳数矢量,再利用质心定位算法估计未知节点的位置.同时,利用未知节点反馈控制包的响应时间,丢弃一些发布虚假数据的节点,进而实现定位数据的安全性.仿真结果表明,相比于同类算法,HVLA算法的平均定位误差得到有效控制,并且平均定位时延下降了约30.22%,剩余能量率也提升了13.33%. 相似文献
1000.
针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献