摘要：针对软件定义网络/网络功能虚拟化(SDN/NFV)架构中,多播请求流(MRs)需满足严格时延和抖动约束下遍历由多个虚拟网络功能(VNFs)依序组成的服务功能树(SFT)问题。该文提出一种基于最优链路选择函数进行深度优先搜索构建SFT的路由算法。首先,提出网络资源相对成本函数,以保证网络负载自动均衡。其次,联合考虑网络资源、VNF动态放置及多播流延迟和抖动约束,构建SFT动态嵌入问题的整数线性规划模型(ILP)。最后,针对该NP难问题,设计辅助边权图和最优链路选择函数进行路由路径选择,并以最小化资源消耗成本为目标提出具有延迟和抖动感知的SFT嵌入算法(SFT-EA)。仿真结果表明,SFT-EA在吞吐量,流接受率和网络负载均衡方面具有更好的性能。

摘要：为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。

摘要：针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。

摘要：针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,验证了所提出的控制策略和算法的有效性。

摘要：由于传统人驾车(traditional human-driven vehicles, HVs)驾驶行为会受到驾驶员的心理和生理活动的不确定性影响,可能使得车辆频繁地加减速,进而导致混合交通条件下网联自动车(connected and automated vehicles, CAVs)很难快速跟踪此行为.针对这一问题,首先提出一种提前预测传统人驾车行为的组合神经网络.在此基础上,考虑通信时延和车辆运动学特性,设计一种基于交通信息物理系统(transportation-cyber physical system, T-CPS)的混行车群内车辆协同控制策略,使其能够快速跟踪上传统人驾车行为,并对混行车群内网联自动车之间的串稳定性进行分析.最后,在混合交通条件下设置由1辆传统人驾车、1辆领头网联自动车和4辆跟随网联自动车形成的混行车群,利用下一代交通仿真(next generation simulation, NGSIM)车辆轨迹数据选出高质量传统人驾车状态,并通过仿真实验验证所提协同控制策略的有效性和可行性.由仿真实验结果可知,所提协同控制策略可以保证所有的网联自动车能够快速跟踪上传统人驾车行为,为解决新型混合交通带来的新问题提供一定的理论指导和借鉴.

摘要：针对现有普通太阳能壁灯普遍存在的能量转换效率低、安装条件严苛、控制不智能等问题,本文设计了一种具有远程APP控制的太阳能壁灯控制系统。壁灯控制系统主要包括STM32单片机以及人体感应器、光强传感器和LED亮度调节驱动模块。壁灯通信模块采用MQTT协议与APP实现壁灯智能联动、智能控制。服务器端对壁灯节点网络进行控制和数据分析,用户可通过APP对壁灯进行远程操作和检测。试验结果表明:智能太阳能壁灯设计可提供节能高效、智能稳定的照明效果和控制功能,真正实现了远程太阳能壁灯智能化管理,在该领域具有广阔的应用前景。

摘要：针对传统滑模控制采用不连续的符号函数作为滑模面切换函数所引起的抖振问题,提出一种基于改进型滑模变结构的永磁同步电机的无位置传感器矢量控制方法,来削弱抖振,从而改善系统的动、静态性能。首先,设计了改进型滑模控制器和改进型滑模观测器的变结构控制系统。其次,采用连续的开关函数——双曲正切函数作为滑模面切换函数,并通过模糊逻辑控制对双曲正切函数的形状系数进行调整,减弱固定边界层厚度所引起的抖振。然后,运用李雅普诺夫第二定理证明所设计的控制系统的稳定性。最后,与其他方法相比,仿真结果证明了所提方法的可行性和有效性。

摘要：为充分利用新能源并解决景区照明能耗高、观赏性低、光源固定等问题,设计一种基于STM32F103C8T6光电跟踪的多功能太阳能光伏花。采用光电跟踪法收集尽可能多的太阳能并将其转换为电能储存在锂蓄电池中,以为装饰灯和其他模块供电。同时,设计了L298N电机驱动模块,控制受光模块与小车以反方向转向运动,解决由小车方向导致太阳能电池板同向运动的问题。用户可通过蓝牙控制光伏花的开花、闭花和移动。在相同环境下分别测试了视日轨迹跟踪和光电跟踪对太阳能的吸收效率,结果表明光电跟踪法在成本控制和对太阳能的吸收效率上表现更优。利用光电跟踪法可充分利用太阳能,不易受突发天气影响。

摘要：为了实现DC-DC降压变换器的高精度控制,设计了一种基于滑模控制的输出电压调节器。首先根据DC-DC降压变换器的工作原理建立了系统的动态模型;接着利用转换后的受扰动态模型设计了滑模控制器,同时基于李雅普诺夫函数证明了闭环系统的稳定性;最后使用Matlab/Simulink软件和DC-DC降压变换器硬件电路搭建了实验测试平台。测试结果表明与传统的PID控制方法相比,DC-DC降压变换器系统在所设计的滑模控制器的作用下可以获得更快的动态性能与更强的扰动抑制能力。该实验平台不仅有利于大学生理解和掌握滑模控制理论,还可以提高大学生的工程应用能力。

摘要：高效可靠的多跳广播算法可以有效降低交通异常事件对交通的影响。在车联网中,由于车辆高速移动和车辆间通信链路频繁丢失,使得设计高效可靠的多跳广播算法颇具挑战。鉴于此,提出一种基于乌鸦搜索算法和遗传算法的多跳广播算法。划分了异常事件影响区域;为稳定可靠地将消息转发至影响区域,综合考虑多种因素,设计了评价模型;为适应车联网的复杂环境,针对不同道路区域设计了不同的转发策略;针对中继节点选择问题,设计了基于乌鸦搜索算法和遗传算法的优化算法;使用OMNeT++工具进行仿真。结果表明,在每跳平均时延、冗余率和分组投递率3种常用指标下,所提算法性能较其他算法均有不同程度提升。