基于KCC-PF的锂离子电池剩余使用寿命预测

目的 针对传统粒子滤波(PF)算法应用于锂电池剩余使用寿命(RUL)预测时准确性低的问题,将肯德尔秩次相关系数(KCC)引入传统PF的重采样过程,改善粒子匮乏问题,提出一种基于KCC-PF的锂电池RUL预测方法.方法 首先建立电池容量衰减模型,验证模型的准确性和有效性,并确定模型初始参数,利用KCC-PF算法循环更新模...     

基于pso-SVM的废水厌氧处理过程软测量模型

由于厌氧消化过程的复杂性和厌氧菌的敏感性,保持厌氧消化体系的稳定和高效性是比较困难的.本文在实验室采用IC反应器构建了一套厌氧废水处理系统处理人工合成废水,基于支持向量机(SVM)提出了一种预测废水厌氧处理系统出水挥发性脂肪酸(VFA)浓度和COD去除率的软测量模型.为了提高模型的精确性和鲁棒性,加入pso算法(粒子群算法)优化SVM模型,并引入了分类策略对元数据集进行有效分类.仿真结果表明,基于pso-SVM模型的软测量模型对厌氧废水处理系统出水VFA浓度和COD去除率具有较好的预测能力,模型预测系统COD去除率及出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为65.86%、85.25%;加入分类策略后,元数据集分成两类,模型预测系统COD去除率测试样本数据相关系数分别为92.34%、83.41%;模型预测系统出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为99.14%、99.59%,系统预测精度明显提高.引入分类策略对元数据集进行有效分类,基于pso-SVM的软测量模型可为监控、优化和理解厌氧消化过程提供指导.     

基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法

目的 提出一种基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法。方法 利用结构简单但逼近效果优越的高阶递归神经网络,对建模不确定性和外部未知干扰进行估计,并将其补偿到输入控制律中,以提高控制性能。之后,基于HJI理论和Lyapunov稳定性分析导出神经网络权重自适应更新律和AUV自适应控制律,设计反步滑模方法作为对比方法,并进行仿真实验。结果 设计的基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法的跟踪误差、调节时间等控制指标均优于反步滑模方法。设计的鲁棒控制方法可以控制AUV精确跟踪目标轨迹,同时具有优秀的控制性能和鲁棒性。结论 这一研究为AUV轨迹跟踪控制领域提供了一种高效且有效的方法,有望在复杂、不确定的水下环境中得到应用。     

引信步进应力加速试验贮存寿命预测研究

目的 针对某机电引信加速寿命试验数据,采用传统统计分析方法存在计算量大、寿命预测精度难以保证的问题,开展与智能算法相结合的引信贮存寿命预测研究。方法 针对步进应力加速寿命试验数据,采用贝叶斯理论的环境因子法,对各级应力下的贮存时间进行折合计算。利用进化策略对粒子群算法进行改进,进而对所建立的BP神经网络预测模型的全局参数进行调整和优化,突破传统方法的局限。将折合后的试验时间、样本量、应力水平作为网络输入,失效数作为输出,来预测引信贮存寿命。结果 利用训练好的 BP神经网络预测引信在正常应力水平下的失效数,计算其贮存可靠度。在迭代402次后,模型找到最优解,且预测误差在1%以内。结论 步进应力加速寿命试验与智能算法相结合的方法计算过程简单,预测精度较高,可有效提高引信贮存寿命的预测精度。     

基于PSO优化逻辑斯蒂曲线的水资源安全评价模型

论文引入“压力-状态-响应”框架模型构建区域水资源安全定量评价的指标体系,采用逻辑斯蒂（Logistic）曲线模拟区域水资源安全评价,公式中的参数采用粒子群算法（PSO）进行优化,并用灵敏度分析的方法对公式进行了可靠性分析。优化好的Logistic指数公式用于安徽省16个地级市水资源安全评价,计算得到各地级市评价指数和相应的评价等级,并对压力层、状态层、响应层子系统进行分析。评价结果表明,基于粒子群算法优化的Logistic指数公式用于区域水资源安全评价,具有合理性和可行性,能为区域水资源规划与管理决策提供科学依据。     

基于双电极传感器的腐蚀电流检测系统抗扰技术

目的 针对金属电化学腐蚀中腐蚀电流检测,设计一种高精度I-V转换的微电流检测电路,突破宽范围微弱电流高精度检测技术。方法 通过分析电路的稳定性,针对100 pA~10 mA的微弱腐蚀电流采集,采用法安级偏置运放实现I-V转换,设计基于ADG708电子开关的8档自动调节电路,并通过24位ADC实现高精度模数转换。针对微弱电流采集中信号易受噪声的影响,设计自适应滤波器用于信号滤波处理。结果 通过MATLAB仿真自适应滤波器的有效性,结果表明,在采集i(k)=2sin(2πk)电流时,误差从0.29 mA(1σ)降低到0.003 9 mA(1σ)。通过电流源校准测试系统精度,在100 pA时误差最大,为4.7%;在10 mA时误差最小,为0.049%。当电流值低于100 nA时,测量误差可以控制在5%以内;100 nA以上时,测量误差可以控制在1%以内。结论 在微弱电流采样中引入自适应滤波器后,系统的采样精度显著提高,突破了宽范围的腐蚀电流采集技术,实现了微弱电流检测。可以将腐蚀电流应用在金属腐蚀速率的评价中。     

基于静态压降法量化表征某型贮箱气密性方法研究

目的 弥补运载火箭靶场测试中仅采用静态压降法定性判定贮箱气密性的不足,进一步提高贮箱气检结果的可信度。方法 提出基于静态压降法量化表征某型贮箱气密性的方法。首先,依据气体理想状态方程,得出基于静态压降法表征贮箱气密性的量化方法,并对计算结果进行验证。其次,综合考虑箱压变化、温度、大气压力、稳压时间和测量时间等影响因素,对上述量化方法进行修正,得到基于静态压降法表征某型贮箱气密性改进型量化计算方法。结果 改进后的计算方法精度更高。在此基础上,通过对限制改进型量化计算方法精度的影响因素进行分析,提出了进一步提高改进型量化计算方法精度的优化措施。结论 提出的基于静态压降法量化表征某型贮箱气密性方法可行,能够为后续更好开展靶场气检工作提供有力支撑。     

基于PNGV模型的锂离子电池荷电状态估计

目的 提升不同老化情况下的锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度。方法 基于PNGV模型(Partnership for a New Generation of Vehicles)，对锂离子电池SOC进行估计。首先通过双线性变换对PNGV模型进行离散化，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS)，对电池模型参数进行在线辨识，利用卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估计，并通过动态工况验证SOC估计精度。结果 以多种误差指标考察不同循环下的试验数据，在不同电池老化状态下具有较好的预测精度。相比基于Thevenin模型的算法，基于PNGV模型的算法可以将SOC平均绝对误差减少约60%，同时也可以将SOC估计最大绝对误差波动范围降低53.8%。结论 本算法引入PNGV模型后，解决了基于Thevenin模型算法误差大、不稳定的问题，提升了动力电池系统在不同老化环境下的适应性。     

一种具有多尺度感受视野注意力机制的生活垃圾单阶段目标检测方法

生活垃圾种类繁杂,传统垃圾分选工艺的效率及精确度较低,为提高多尺度、不同材质垃圾的检测精度,同时保证垃圾分类的鲁棒性,基于现有深度卷积神经网络和单阶段目标检测算法YOLOv3,提出具有多尺度感受视野注意力机制的ECA_ERFB_s-YOLOv3算法.首先在算法检测器前引入多尺度感受视野模块,使算法能选择合适的感受视野对...     

一种紫外-可见光谱检测水质COD预测模型优化方法

针对紫外-可见光谱法检测水质COD预测模型的精度低和收敛速度慢等问题,研究了一种基于粒子群算法联合最小二乘支持向量机(PSO_LSSVM)的水质检测COD预测模型优化方法,并引入主元分析(PCA)算法对模型输入光谱数据进行降维预处理,借以提高模型的收敛速度.结果表明,利用粒子群(PSO)算法收敛速度快和全局优化能力,优化了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,克服了传统LSSVM预测模型的精度较低、稳健性较差等缺点.通过以收敛时间、预测平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)为评价标准进行评估,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型的预测能力和输入样本未经过降维预处理的LSSVM模型与PSO_LSSVM模型进行了比较分析,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型预测效果最优,且此算法使用C语言实现,易于移植,这为紫外-可见光谱水质COD在线、实时性检测奠定了基础.     

极端海况下AUV水环境模拟及定位控制研究

目的优化PID控制器,实现AUV在极端海况下的定位控制。方法本文基于Blendermann风载荷系数计算公式与ITTC双参数波浪谱及漂移力计算公式,在Matlab中建立极端海况风浪模型,对极端海况进行环境模拟;利用Simulink平台搭建基于PID控制器的AUV动力定位控制系统,优化PID控制器参数,对AUV进行定位控制研究。结果在该控制作用下,AUV仍由定位原点顺利抵达目标位置,在PID控制器作用下,系统约100s后达到目标位置状态附近进行微调,整体超调量约8%,在严峻的风浪环境中展现出理想的控制性能。结论本研究成功模拟了AUV的极端工作环境,并搭建了动力定位仿真台架,基于优化后的PID控制器实现了AUV在极端海况下的定位控制,为自主潜航器在恶劣环境中的作业能力保障及控制器设计研究提供了参考。     

免疫进化算法反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子

通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度,相对湿度RH和NO₂质量浓度）,评估了算法的性能及其适用性.结果表明：对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障.     

地表空气悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统设计研究

在图像过滤系统的设计中,利用当前方法进行过滤系统设计时,没有对图像中敏感信息进行考虑,只是采用基本的方法对图像中全部信息进行过滤,造成信息过滤的准确率较低,且图像质量较差.利用Winsock2 SPI技术对图像敏感信息拦截与过滤进行实现,克服传统过滤系统存在的弊端,提高图像敏感信息过滤准确率的同时,提高了悬浮颗粒物图像的质量,完成对悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统的设计.实验结果表明,利用设计的系统有效提高了过滤的准确性与图像的质量.     

交变电场中电凝并收尘理论与实验研究

应用类似于Ｗｉｌｌｉａｍｓ求声凝并系数的方法导出异性荷电粉尘在交变电场中的凝并九，根据并于粉尘凝并过程趋于“自保分布”的概念，建立了多分微性粉尘粒度分布随凝并变化的函数式，异性荷电粉尘在交变电场中的凝并实验结果表明，新型双区电凝并除尘装置的除尘效率不仅高于电除尘器，而且优于三区电凝并除尘装置。     

耦合颗粒受力解析的CFD模型及其在超滤膜污染机制中的应用

膜污染可以视为颗粒在膜表面的沉降过程。为深入了解在过滤通道内发生的颗粒迁移和沉降过程,建立了一种耦合颗粒受力的计算流体力学（CFD）模型。通过分析颗粒在超滤过程中的受力,将颗粒受力分析的用户自定义函数（UDF）与CFD中的离散相模型（DPM）耦合,对颗粒的迁移轨迹及沉降进行模拟,并利用过滤实验和微粒子图像测速技术（Micro-PIV）对CFD模拟结果进行了验证。结果表明:颗粒沉降概率与跨膜压差呈正相关,与错流速度呈负相关,超滤实验证明了CFD模拟颗粒沉降的准确性。Micro-PIV示踪粒子的运动轨迹记录膜腔内的速度场分布也验证了CFD模拟流场的准确性。CFD模型可视化地并直观地揭示了膜过程流场和颗粒运动情况,为理解膜污染机制提供了科学依据,对优化膜模块具有重要的指导作用。     

基于非圆球模式的大气超细颗粒物在沉积和凝并共同作用下的动力学模型研究

数值模拟了封闭环境内非球形超细颗粒物的动力学演化,以探讨颗粒物的沉积和凝并行为.采用泰勒展开方法导出了描述颗粒物动力学这两种行为共同作用的矩方程.通过与实验结果对比表明:本文得出的矩方程相对于传统的矩方程模型更适于刻画颗粒物的扩散和重力沉积,能够精确地预测它们的动力学演变过程.通过将颗粒形状参数(分形维数,Df)纳入原始动力学方程,使得颗粒物凝并模型可以较为准确地描述真实情况下非球形颗粒的凝并行为.此外在高颗粒物浓度条件下,得出颗粒物的演变主要受到凝并作用的影响,沉积作用则相对较弱.     

西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化

利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25～32μm颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征.结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm3, 99%以上为<1μm的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377.大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升.     

水下枪炮发射问题研究综述

首先介绍了水下枪炮类武器发射问题的研究意义,并对其军事需求进行了分析。之后对常见的水下枪炮发射方式进行了介绍,并简述了各自的发展历程。总结了目前对水下发射问题内弹道的研究进展,结合水下枪炮发射问题自身特点,阐述了燃气射流的形成机理以及相关研究的发展过程,比较性地总结了空气中枪炮发射膛口流场与水下枪炮发射膛口流场的研究进展及对应典型波系结构。最后,对水下枪炮发射领域仍存在的科学问题以及未来发展趋势作出了展望。     

青岛大气颗粒物数浓度变化及对能见度的影响

为研究青岛地面大气颗粒物数浓度的变化及对能见度的影响,2010年9月~2011年8月使用便携式light house激光粒子计数器进行了大气颗粒物数浓度观测,利用Hysplit模式计算大气颗粒物的后向轨迹,运用统计分析方法初步探讨了气象因子对大气颗粒物数浓度和能见度的影响.结果表明,青岛大气颗粒物数浓度冬春最高,秋季次之,夏季最低;源自新疆、甘肃一带的气团颗粒物数浓度偏高,而来自于东北方向及海上的大气颗粒物数浓度较低;大气颗粒物数浓度变化与风速、相对湿度和混合层高度的变化呈现较好的负相关关系.当气团来源于西或西北方向,地面风向为南到东南风且混合层高度较低时,细粒子数浓度较高,容易出现低能见度现象.