摘要：Sensitivity loop shaping using add-on peak filters is a simple and effective method to reject narrow-band disturbances in hard disk drive （HDD） servo systems. The parallel peak filter is introduced to provide high-gain magnitude in the concerned frequency range of open-loop transfer function. Different from almost all the known peak filters that possess second-order structures, we explore in this paper bow high-order peak filters can be designed to improve the loop shaping performance. The main idea is to replace some of the constant coefficients of common second-order peak filter by frequency-related transfer functions, and then differential evolution （DE） algorithm is adopted to perform optimal design. We creatively introduce chromosome coding and fitness function design, which are original and the key steps that lead to the success of DE applications in control system design. In other words, DE is modified to achieve a novel design for hard disk drive control. Owing to the remarkable searching ability of DE, the expected shape of sensitivity function can be achieved by incorporating the resultant high-order peak filter in parallel with baseline feedback controller. As a result, a seventh-order peak filter is designed to compensate for contact-induced vibration in a high-density HDD servo system, where the benefits of high-order filter are clearly demonstrated.

摘要：针对无绝缘轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出一种智能优化深度网络的故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的6个电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络(CNN)提取特征空间信息,长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征信息,从而让轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息;同时,引入遗传算法(GA)优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进一步优化;最后,使用多层感知器(MLP)对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升,具有更高的故障诊断准确度,证明了智能优化深度网络能进一步提高轨道电路的故障诊断性能。

摘要：碳达峰、碳中和目标是世纪大考,作为用电大户的轨道交通系统,其综合节能任务艰巨,挑战巨大。在全面分析轨道交通能耗现状和用能特征基础上,总结国内外相关理论研究成果和技术发展趋势。从列车运营节能优化、多能源接入牵引供电、负荷匹配与效能提升、基础设施节能设计等维度开展系统性思考,突破车机工电辆条块分割,以全寿命周期综合节能为目标,以信息化和数字化为基础,以智能技术和先进装备为手段,探讨并提出“车-图-网-线”综合和“源-荷-储-运-网-维”贯通的大系统综合节能解决方案。

摘要：针对列车节能驾驶问题,以牵引变电站输出能量最小为目标,研究运行操纵策略。分析列车运行能量与功率流关系,结合实测数据和电路理论建立牵引链路非线性损耗模型。考虑线路限速、坡道和准点时间约束,构建节能最优控制模型。采用极大值原理进行分析,得出列车运行时间对应的伴随变量为恒定常数。在此基础上,设计一种满足列车正点运行条件的动态规划算法。选取实际运行线路,验证模型和算法的有效性。结果表明,变电站电能最小化模型会改变列车节能驾驶策略,在部分运行区段小功率电制动工况取代惰行工况以减小牵引链路损耗。相比轮周机械能最小化优化结果,电能最小化策略可节能约8%。

摘要：为降低地铁系统总运行能耗,考虑再生制动能量(再生能)的最大化利用,提出一种时刻表约束下的地铁列车协同操纵优化方法。首先,通过一种运行图时域等效切分规则,缩小优化的时间范围,并结合供电区段未利用再生能的时间分布特征,选定各列车应降低运行能耗的运行区间,得到列车区间操纵策略优化的一系列子问题;其次,针对每一个子问题,构建外部功率确定下的单车节能操纵优化模型,并利用一种在非均匀离散三维状态空间内寻优的动态规划算法对模型进行精确求解;最后,更新供电区段内列车操纵策略和列车群的总功率,从而实现整体迭代协同优化。以北京亦庄线某供电区段为例,验证所提出协同操纵优化方法的有效性。结果表明:与优化前总牵引能耗最小时的运行方式相比,该方法可降低4.01%的总运行能耗。

摘要：为解决目前在国内外高血压诊断中难以实现连续血压监测的问题,在现有光电容积脉搏波测量血压的研究基础上,提出了一种基于多波长的光电容积脉搏波监测血压的方法。首先,基于不同波长的光穿透能力不同的理论,以红外、蓝、黄、绿四种波长光LED阵列结合光电接收管构成采集前端,收集人体皮下不同层的脉搏原始信号,经过微处理器采样后在上位机保存和处理;然后,使用数字滤波的方式和一阶微分的方法对信号作去噪处理和比较得到不同波长的光对应的光电容积信号之间的传导时间差信息,由脉搏波与血压的关系得到多波长光电信号传导时间差与血压的关系;最后,设计实验得到30例被测者的多波长脉搏波信号,将从信号中得到的传导时间差结合心率与标准电子血压计测量计算的平均血压值结果做拟合得到R值为-0.833 03的拟合曲线。对30例样本的舒张压及收缩压进行了预测,其中收缩压预测值与实际值之间的R值为0.932 2,舒张压预测值与实际值之间的R值为0.846 8。实验结果表明,由多波长光电容积法信号之间得到的传导时间差信息与血压有相关关系,可以用多波长光电容积信号的传导时间差作为传统光电容积法脉搏传导时间的替代,但由于样本特征的局限性仍然在个体的差异性诸如肤色等特征研究上存在不足。与主流的无袖带血压测量方式相比,基于多波长光电容积法测量血压连续性好、便携性高,在可穿戴生理参数测量设备中具有广阔的应用前景。

摘要：以芜湖市花津南路淤泥质粉质黏土夹粉砂地质条件下软基处理工程为例,论述了粉喷桩软基处理技术方案、材料要求、水泥掺入量确定、机械参数选择等,经施工现场检验,粉喷桩软基处理技术满足工程设计要求,对淤泥质粉质黏土夹粉砂地质条件下软基处理具有一定的指导意义。

摘要：设计合成了一个含有p-乙酰氧基苄基单元的四苯乙烯吡啶盐衍生物,利用羧酸酯酶选择性地切除乙酰基以及所致的连锁反应将其从水溶性吡啶盐结构转为中性吡啶结构,使其聚集,实现荧光"点亮",从而发展了新型的羧酸酯酶活性分析和抑制剂筛选的荧光探针.

摘要：为了解决一般粉碎还田机甩刀无法将沟底甘蔗叶捡拾起来的问题,设计了一种集叶器。集叶器斜杆与限位轮刚性连接,底端接触地面,可将紧贴地面的甘蔗叶收集、提升至一定高度,使喂入高度增加,从而使甩刀离地沟间隙超过垄高,不仅避免甩刀切入土壤和碰撞坚硬石块等障碍物,减少不必要的动力消耗,而且捡拾率和粉碎率分别提高3.4%～4.3%和9.4%～11.8%。经理论分析和田间试验确定了集叶器斜杆倾角为40°～60°,斜杆底端与机壳前端距离为60～70cm。

摘要：设计了一种采用仿形集叶器的甘蔗叶粉碎还田机,使甩刀离地沟间隙可超过垄高,较好地解决了普通甩刀无法捡拾沟底甘蔗叶的问题,田间试验结果表明:单位时间燃油消耗量降低约7%,捡拾率提高约4%,粉碎率提高约11%,粉碎后长度由25 cm降低到20cm,满足了甘蔗叶粉碎质量和生产农艺要求。并经理论分析和田间试验确定了仿形集叶器、刀辊、甩刀等关键部件的结构及主要参数。