基于模糊神经滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

为了解决传统滑模观测器的抖振问题,提出了一种用于永磁同步电机的模糊神经滑模观测器。分析了滑模增益对抖振的影响,并采用模糊神经网络动态调整滑模增益以改善抖振,利用李雅普诺夫函数证明了模糊神经网络观测器的稳定性。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,减小由高频噪声引起的误差。仿真结果表明:改进后的滑模观测器能够对永磁同步电机转子位置进行精确辨识,有效地抑制了抖振,实现了高性能的永磁同步电机无传感器控制。     

基于冗余避免的高效网络编码广播重传方法

为了提高无线网络中基于网络编码的广播重传方法的编码效率,从而有效地减少重传次数和数据包传输时延,提出一种主动避免编码冗余的高效网络编码广播重传方法(network coding broadcasting retransmission approach based on redundancy avoiding,NCRA)。NCRA编码时主动避免不能解码的编码组合被重复编码重传,同时优先编码重传对接收节点已缓存的未解码编码包的解码贡献较大的丢失数据包以充分利用编码机会,在对解码贡献相同的条件下优先编码较早丢失的数据包以减小数据包传输时延。理论分析和仿真结果表明,NCRA算法相比于现有算法能有效减小重传次数和降低数据包传输时延,减少网络开销,进一步提高了编码重传的效率。     

基于虚拟势场和学习自动机的有向传感网覆盖控制

针对目前有向传感网中覆盖增强和冗余节点体眠调度算法存在的问题,提出虚拟势场结合学习自动机的覆盖控制算法.引入基于质心距离和重复感知率的虚拟力改进模型,综合考虑虚拟向心力和切向力对感知角度调整的影响,建立微观虚拟力与转动角度的关系模型,并根据网络整体覆盖率增长率对节点调整幅度进行宏观控制,合理调整节点感知方向.在此基础上,根据节点重复感知率和能量因素建立学习自动机与环境信息的交互机制,学习最优的冗余节点休眠调度策略.仿真实验结果表明,该算法能够显著增强网络覆盖,并有效地控制网络覆盖冗余.     

随机带宽分配对复杂网络传输性能的影响分析

研究了连接边带宽资源有限时,随机带宽分配对复杂网络传输的影响。通过设计两类异质化随机带宽分配方案及在HK-BA无标度网络中的仿真试验,发现完全随机地分配网络连接边带宽对网络负载的影响带有不确定性;同时,G-L路由策略相对于最短路由策略在保持带宽随机性分配对网络最大负载影响方面具有较好的鲁棒性;在对分类随机带宽分配方案的研究中,发现在介数存在异质性分布的复杂网络中,为权值由高到低的边集分派相应由高到低的带宽集,有利于提升网络负载性能。     

基于Durer五边形的复杂网络特性研究

分析了Durer五边形的复杂网络性质,采用添加中心结点的方法构造出了一种新颖的基于Durer五边形且同时具有分形特征和小世界特性的确定性复杂网络,研究了其平均度、聚集系数、平均路径长度以及分形等网络特性,结果表明:文中所构造的网络具有小世界特性和分形特征.     

Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.     

基于无线传感的逆变器监控设计

提出一种基于CC2430的ZigBee无线网络通讯技术,采用模块化设计方法,完成了无线传感的微逆变器监控系统,通过DSP(TMS320LF2407)数字信号控制器,实现稳定的SPWM波形输出.给出了功率开关器件具体的驱动电路设计以及无线网络通信的系统软件流程图.     

基于简化型Z源逆变器的优化调制策略研究

在对简化型Z源逆变器进行理论研究的基础上,参考传统单相SPWM调制策略,应用Z源逆变器简单升压控制原理,研究了优化型SPWM调制方法,并通过MATLAB仿真软件验证了优化型调制策略的有效性.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.