Buck型DC-DC变换器终端滑模PD控制设计

为进一步提高Buck型DC-DC变换器的稳态性能和动态性能,将PD控制引入到Buck型DC-DC变换器终端滑模控制环节。通过基尔霍夫定律建立Buck电路的状态空间模型,实现Buck型变换器的基本电压调节功能,用PD控制优化终端滑模的滑模面形式,设计终端滑模控制器,使之满足Lyapunov稳定方程,并在Matlab中仿真对比分析终端滑模和终端滑模PD控制器下Buck电路的性能。仿真结果表明,所设计的终端滑模PD控制器具有良好的鲁棒性、稳定性和动态性能。与单纯的终端滑模控制相比,输出电压更接近于理想输出电压,具有更小的超调量和响应时间。     

构建合理的评价体系对高效外语教学作用的研究

合理的评价体系对英语教学效率的提高、学生人格的健全、教育的公平有积极的、建设性作用。但当前英语教学评价体系存在某些不足。本文以＂期末考试的子项目＂为研究对象,探讨合理的评价体系的构建对高效外语教学的作用。其目的在于更好地将英语教学做到＂教、学、评＂的科学结合。激发学生的学习热情,获得成功的学习体验,提高学生的自我效能感,从而进一步挖掘潜能。另一方面促使教师重新审视课堂,在对自己的教学行为进行反思和调整的同时,客观评价优势与不足,从而提高教学水平。     

无末屏电流互感器tan δ正反接线测量研究

模拟电流互感器瓷套外部缺陷,采用正反两种接线方法对无末屏电流互感器的tan δ值实测和理论分析发现:测量电流互感器内部一次绕组对二次绕组主绝缘的绝缘情况,正接线要比反接线灵敏;当测量电流互感器外壳、套管及支架的绝缘状况时,反接线则比正接线灵敏.据此提出了更准确有效的无末屏电流互感器的tan δ现场测量方法.     

考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法

针对空间负荷预测的影响因素多样及历史数据匮乏的问题,提出了一种考虑多维特征和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先综合考虑多种影响电力负荷的因素,从开发强度、发展水平、气侯条件建立地区多维度指标模型。然后构建生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的数据生成模型,对训练集进行数据增强,生成数量充足且符合地区特点的训练样本。其次采用基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化初始权重和阈值后的反向传播(back propagation,BP)神经网络建立空间负荷预测模型,并利用增强后的数据集实现空间负荷预测。最后,以东部某市4个区为例,对本文的方法进行验证,仿真结果表明本文提出的方法可以提高空间负荷预测精度,具有实用性和有效性。     

基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器

将小波函数和模糊推理相结合，提出一种基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器（WFBELC）。采用小波函数的时频局部化特性反应输入信号的突变信息，快速精确地逼近信号，并去除噪声；利用参数自学习规则更新WFBELC结构参数。将该分类器应用于3个公开数据集，并与BP算法模型、模糊小脑模型(FCMAC)和模糊大脑情感学习模型（FBEL）进行对比。仿真结果显示，分类器在3个数据集上的分类准确率平均值均为最高，其中，在Wine数据集上的准确率最大值达到100%，平均值为9756%，表明WFBELC对数据集的学习能力更强，能获得更好的分类效果。