基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断算法

针对输油管道中的泄漏问题提出一种基于混沌特性的输油管道压力时间序列在线故障诊断算法.该算法通过重构时间序列的相空间,求得输油管道压力序列的嵌入维为5维,嵌入延迟为4.以5维重构向量作为神经网络模型的输入,先离线训练网络,得到初始参数,然后在线训练神经网络模型,实现网络模型权值在线调整,从而实现实时对故障信号的检测.通过对实测数据的仿真表明本算法可以检测压力故障,证明了本算法在实际中的有效性.     

一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究

基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性.     

基于不确定推理的粗糙集配网故障诊断方法研究

针对不确定信息下的配电系统故障决策难题,提出了一类解决不确定性的系统化方法.首先提出了涉及不确定信息的粗糙集模型,在此基础上,构建了定性与定量之间的转换模式.充分考虑了属性的不确定性,给出了基于该模型的约简过程,并将结论采用模糊推理的形式给出,提高了算法的参考价值及计算精度.针对可能出现的矛盾和重复规则,为专家库中的各条规则建立了规则可信度、设备可信度和最终的综合分析可信度,加强了诊断结果的准确性和可用性.应用于典型三分段三联接配电系统的结果表明了算法的有效性和实用性.     

一类多维连续线性系统的混沌反控制

针对状态矩阵具有互不相等负特征值的多维连续线性系统,提出了一种基于采样数据的混沌反控制方法·该方法首先将连续系统离散化,然后利用离散系统混沌反控制方法设计状态反馈控制器,使原来的连续系统产生Li Yorke意义下的混沌·所设计的控制器以给定的采样周期对连续系统进行采样,由采样数据构造控制器,在每个采样周期内保持控制项不变·并给出了混沌反控制律的推导及控制器参数的设计方法·数值仿真结果证实了该方法的有效性和可行性·     

能源互联网不平衡及谐波补偿控制策略

能源互联网概念的提出为解决日益严重的世界能源危机提供了一种潜在可行方案.解决好电能质量问题是能源互联网技术能否得以充分发展的关键之一.针对能源互联网中大量存在的非线性负荷及不平衡负荷引起的电能质量问题,提出一种基于能源路由器的能源互联网三相不平衡及谐波补偿控制策略,并设计了不平衡及谐波补偿控制器.在MATLAB/SIMULINK环境下搭建了相关仿真模型,对提出的谐波补偿方法进行仿真实验,所得结果验证了所提方法的正确性和有效性.     

一种四维混沌系统的逆最优控制

采用逆最优控制方法为一种四维混沌系统设计了一个线性状态反馈控制器.基于Lyapunov稳定性理论,证明了所设计的控制器能够使受控系统全局渐近稳定到系统的零平衡点,并且使所提出的目标泛函取得极小值.两组数值仿真均表明,所设计的控制器是实用有效,易于实现,并且具有很好的鲁棒性.在不同的初始条件下,所设计的控制器可以将受控四维混沌系统的混沌轨道很快控制到系统的零平衡点.     

多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

应用Young不等式技术和构造适当的Lyapunov函数,研究了同时具有多时变时滞和分布时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性问题.得出了时滞细胞神经网络的平衡点全局渐近稳定的几个充分判据.与现有一些文献中的结果相比,所得到的这些判据具有保守性小,适用范围宽等特点.仿真示例验证了所得结果的有效性.     

一类延迟神经网络的全局渐近稳定性

针对一类能够由中立型变延迟非线性微分方程描述的神经网络模型,通过构造一个Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了平衡点惟一性和全局渐近稳定的充分条件.所得到的稳定判据不依赖于时间延迟大小,不要求神经元激励函数的有界性、严格单调性和可微性,只与连接矩阵和延迟的导数项有关,且该稳定判据能够表示成线性矩阵不等式形式,易于求解验证.     

基于一致性的微电网分布式不对称功率分配控制

微电网中分布式发电可使微电网的电能质量增强,但线路阻抗不匹配时传统功率下垂控制方法不能保证负荷不对称功率的精确分配.针对此问题,提出了一种基于一致性和自适应虚拟阻抗的分布式负序功率均分控制方法.该方法通过引入负序虚拟阻抗使分布式发电单元按容量精确分配不对称负荷.设计了多智能体一致性算法,自适应调整负序虚拟阻抗,消除线路阻抗不匹配带来的影响,实现了不对称功率准确分配.仿真实验结果验证了该控制方案的正确性和有效性.