电石电弧炉节能型智能控制系统

以工业电石电弧炉为控制对象，根据系统运行中存在的问题，提出了节能型智能控制系统．系统采用神经网络控制器及微机电极调控器构成复合智能控制系统，设计了电弧炉神经网络控制器和新的自学习算法，经仿真和实际运行，运行稳定，节能效果显著     

固体氧化物燃料电池系统的鲁棒反馈模型预测控制

固体氧化物燃料电池系统工作过程中燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率的变化值是衡量系统运行安全、稳定长效、具有较好鲁棒性的重要指标.本文提出采用离线计算、在线优化相结合的带有输出反馈的鲁棒模型预测控制方法,分别将燃料与氧化剂的压力差和燃料利用率作为输入和输出约束,离线计算目标函数上界及其系列渐近稳定域,在线时对控制量进行精确定位.仿真结果表明,采用了状态反馈的模型预测控制方法能有效克服模型失配问题并迅速获得被控量的预测值,使系统当负载电流发生波动时能克服变化引起的参数偏差,提高了响应速度,增强了系统鲁棒性.     

混沌优化PSO-LSSVM算法的短期负荷预测

高渗透率随机性、间歇性分布式电源的大量接入,给传统配电系统的安全、经济和可靠运行带来了一系列的问题,使得传统的负荷预测方法已不再适用.针对这一问题,提出了利用混沌优化粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的算法实现对短期电力系统负荷的精确预测.利用粒子群(PSO)算法的全局搜索能力和混沌算法随机、遍历的特性,使其分别克服选参时的盲目性和寻优时粒子群(PSO)算法易出现早熟而陷入局部最优的缺点.最后在Matlab2014a软件平台上验证了混沌优化PSO-LSSVM算法的有效性和收敛性.     

基于频带能量和相同步的运动意识任务分类研究

提出了基于信号频带能量和相同步作为脑电特征向量,实现对左右手运动意识任务的分类方法．用线性判别式算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,识别正确率最高达到了86．43%,与只用特定频带能量作为脑电特征分类结果相比,效果更好．为大脑运动意识任务的分类提供了新思路．     

现场总线PROFIBUS-DP网通讯原理探讨

探讨了现场总线的拓扑结构 ,以 Profibus- DP工控网为基础 ,分析了其通信机理 ,详细说明了通信方式和链接方式 ,并建立了基于 PL C的主从站电机控制现场总线网络     

基于克隆选择算法的优化迭代学习控制

将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好地处理系统输入的约束问题.此外,由于更多的先前信息被编码进克隆选择算法中,减小了搜索空间,从而大幅提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,对于所选线性和非线性被控对象该策略都能够取得满意的收敛效果.     

工业以太网络控制系统的建模及其控制器设计

为了解决多种现场总线难以集成的难题,提出基于工业以太网的网络控制系统.研究同时具有网络诱导时延和数据包丢失的工业以太网络控制系统的建模问题.假设数据包丢失率一定,网络延时不大于一个采样周期,将工业以太网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统.针对对象状态不完全可测情况,研究采用动态输出作为反馈的网络控制系统指数稳定问题,给出确保系统稳定的动态输出反馈控制器的设计方法,并通过仿真算例证明该方法的有效性.     

考虑电网阻抗变化的LLCL并网逆变器谐振抑制策略

弱电网条件下,并网逆变器的正常工作会受到电网背景谐波及电网阻抗动态变化的影响,并网电流出现谐波谐振现象.为此,提出一种LLCL并网逆变器谐振抑制新策略.该策略在加权电流控制和电网电压前馈控制的基础上,引入电容电流反馈环节,保留了传统电网电压前馈控制方法中消除电网电压产生畸变影响并网电流的优点.通过对新反馈环节中反馈系数的设置,实现谐振尖峰的有效抑制,同时使并网逆变器的稳定性不受电网阻抗的影响,提高了LLCL并网逆变器的稳定性,降低了并网电流的谐波含量.最后,搭建仿真和实验平台,验证了谐振抑制新策略的有效性.     

配电网静止同步补偿器控制器的设计与实现

分析了静止同步补偿器的工作原理,针对配电线路的特点提出了基于预测控制的电压内嵌型双闭环控制策略,设计了控制器.在此基础上,利用MATLAB软件进行仿真研究,给出了补偿装置补偿容性无功、感性无功以及稳定直流侧电压的仿真结果,结果表明控制策略的有效性和真确性,具有良好的动态无功补偿效果.     

无线传感器网络中任务调度算法的研究

近几年,无线传感器网络能够实时监测和传输环境数据信息变得日益重要,尤其在民用和军事领域得到很广泛的应用.无线传感器网络具有传统网络无可比拟的优势,每个传感器节点用来感知周围环境事件和采集数据,并将采集的数据通过一跳或者多跳路由传给簇头节点或者接收器节点,然后发送到基站或数据中心进行处理.假定每个节点对信息的处理看作是一个任务,考虑节点能量限制,节点采用唤醒/休眠机制,在唤醒期间确保节点任务完成,簇头节点能够调度处理多个传感器节点的任务.文中解决的问题:在满足多个传感器节点任务处理的截止期失效前,簇头节点如何合理的调度任务,提出了改进的 RM(rate-monotonic) 调度算法和动态的抢占式最早截止期优先任务调度算法 (Preemptive Earliest Deadline First Algorithm,PEDFA).通过具体任务实例说明算法的实现过程,结果表明该算法运行简单,能够很好减少节点任务的延迟时间,实现节点任务的合理调度.