适用于智能电网的多时间尺度-变结构协调控制研究

为了实现对于智能电网的有效控制,满足其高效运行的要求,提出了多时间尺度-变结构协调的控制结构.该控制系统同时考虑了对称和不对称两种不同的情况,给出了通用的控制方法;对底层控制单元采用高带宽快速控制器,以满足对可再生能源所具有的功率的快速提取;在底层控制器实现后,利用中央控制器实现了不对称跌落补偿等功能.Matlab/S...     

舰船汽力装置变工况性能的图形化处理

应用现代计算机图形处理方法动态地描述舰用蒸汽动力装置及其设备的变工况性能数据,包括用图形交互的方式输入、显示和保存数据等关键内容．该方法已用于实际工程分析．     

多Lagrange航行体在量化及通信时延约束下的集结

针对量化和通信时延约束下多Lagrange航行体的集结问题进行了研究,提出了一种与模型相关的右边不连续控制算法,设计了一个均匀量化器,并运用图论、矩阵理论以及实用稳定性理论,验证控制器的稳定性。研究结果表明:多航行体可以在量化和通信时延影响的无向通信图下,实现有误差界的集结。基于MATLAB软件进行的数值仿真实验,证明了算法的有效性。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

曲率分析的变分辨率数字高程模型建模算法

传统的数字高程模型一般采用规则网格划分以简化建模过程,因其网格密度缺乏对地形变化的自适应性而不能兼顾地形表达的准确度和地形数据的冗余度,导致其在车辆动力学仿真等领域的应用有所局限。针对这一问题提出一种基于曲率分析的随机节点分布建模方法,其数据节点的密度根据种子节点周围的局域曲面曲率变化而相应变化,实现了在复杂、曲率较大的地形区域自动生成高分辨率数字节点集,而在平缓、曲率较小的区域实现低分辨率的节点分布。在获得此种节点集的基础上,利用Delaunay三角剖分结合三次多项式插值算法,得到满足高精度和低数据冗余度的变分辨率数字高程模型。利用传统规则网格地形模型与所提出的变分辨率数字高程模型对同一个用于星球车动力学仿真的复杂野外地形进行对比,验证了变分辨率算法的有效性。     

宽马赫数变几何进气道性能快速计算方法北大核心

提出一种适用于初步设计的宽马赫数变几何超声速进气道性能快速计算方法,无需计算流场各点参数即可快速获得捕获流量系数φ和临界总压恢复系数σ。利用激波与进气道的几何关系判断起动;采用虚拟喉道假设计算第一道内压膨胀波;采用一组激波-膨胀波模拟喉道内复杂波系。为检验方法正确性,计算结果与无粘CFD结果进行了比对。φ相对误差在5%以内,随马赫数减小、攻角或楔板折角增大而增大;σ最大相对误差为4%,随马赫数、攻角、楔板折角增大而增大。     

最佳极化在雷达检测中的得益分析北大核心

最佳极化发射和接收是增大隐身目标RCS,提高雷达对隐身目标检测概率的有效方法。通过对目标RCS与雷达发射极化方式内在规律的研究,指出RCS与发射极化方式满足余弦关系,基于该规律提出一种提取最佳极化的新方法。仿真对比了不同发射极化方式下的目标动态RCS,并利用Swerling I检测模型研究最佳极化在雷达检测中的得益。仿真结果表明,采用最佳极化收发,隐身目标RCS得益最大可达30 dB,雷达对隐身目标检测概率得益最大可达0.5。仿真结果也证明了该提取最佳极化方法的有效性和可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。