一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用

针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。     

一种基于新训练序列的正交频分复用小区搜索方法

为了增加正交频分复用(OFDM)小区识别的数量,同时保持小区搜索的性能,设计了一种新的OFDM小区搜索方案.其核心思想是在载波上先加载称为"子载波模板"的伪随机序列,然后再加载频域差分序列.针对这种新的结构,该方案还设计了一种联合估计算法,可在性能保持不变的情况下,增加10~20倍识别小区的数量.     

分层近似规则LDPC码的编码器设计

提出一种分层近似规则(LAR)LDPC码的构造方法及其编码器的设计方案.该方案在现有的RU算法的基础上,完全去掉了前向替换(FS)的步骤,并引入循环移位寄存器结构来处理密矩阵与向量的乘法,使其硬件复杂度从与密矩阵维数平方成正比,下降到只与其维数成正比.与RU算法相比,新方案缩短了编码器的编码延时,提高了吞吐量,还对不同码长和码率的应用具有线上重构的灵活性.仿真结果表明,分层近似规则LDPC码具有与随机构造的规则码极其相近的纠错性能,具有很高的实用参考价值.     

基于相对核的属性约简

从相对核的角度,提出了一种新的属性约简方法.首先,求出条件属性相对决策属性的相对正域,然后根据相对正域求得属性的相对核.用这些相对核属性对论域进行划分,在对论域划分后,将可以完全正确的分类删除,减小论域,如此迭代下去,直到论域完全划分,最后求出这些核属性并集,去除并集的冗余信息,即可得到属性约简集.该方法可直接利用核属性来对论域进行划分,不用再计算每个属性的重要度,减少了计算量,在每次迭代的过程中,减小论域,缩减搜索空间,降低了时间复杂度.     

合成醋酸乙烯的空时得率和催化剂选择性软测量

以某石化厂乙烯气相法合成醋酸乙烯反应过程的空时得率和催化剂选择性软测量建模为研究对象,基于现场采集数据及机理分析,确定了辅助变量.在对现场数据进行处理的基础上,建立了基于径向基函数神经网络的多输入多输出神经网络软测量模型,取得了较好的效果.仿真结果表明,模型精度达到了工艺要求,可用于指导生产,为实现先进控制和优化控制创造了条件.     

低密度校验码分层译码的密度演化算法

在对低密度校验码译码及密度演化算法研究的基础上,提出了分层译码的密度演化算法,对分层译码算法的噪声门限与收敛特性进行了仿真,并将分层译码与一般的置信传播及最小和算法做了性能比较.结果表明,分层译码算法具有快速译码收敛的优点,在不改变噪声门限的条件下,可使译码迭代次数减半.由于分层译码对降低译码器的复杂度起到了重要的作用,因此,文中提出的密度演化算法为实际应用提供了理论依据,能有效地估计低密度校验码分层译码的噪声门限和迭代次数.     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

基于粒子群模糊神经网络的丙烯腈收率软测量建模

对粒子群优化算法与模糊神经网络的结合进行研究，提出粒子群模糊神经网络，并将其应用丙烯腈收丰软测量建模．该方法采用模翱神经网络来杓建丙烯腈收率软测量模型，用粒子群优化算法优化模糊神经网络的参数；并结合实际工艺，对所建软测量模型进行仿真研究。实验结果表明，该模型的性能优于粒子群神经网络模型，能够准确预测丙烯腈收率，具有较高的精度和良好的应用前景。     

基于证据熵多源组合规则的风力发电机组故障诊断方法

针对证据理论在风力发电机故障融合诊断中存在的高冲突问题,提出一种基于证据熵的多源融合组合规则.由风力发电机历史故障特征数据模糊化获取原始证据,根据多类传感器实时数据重要性的不同,采用信息熵原理得到各证据的重要性参数即权重,对加权修改后的证据进行Dempster融合得到最终结果,最后基于决策准则作出故障诊断.风力发电机故障诊断实例表明,本方法在一定程度上降低了证据之间的冲突性,提高了故障诊断的准确率.     

基于随机集的证据理论的改进在发电机故障诊断中的应用

在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖。文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进,提出了一种新的基于证据本身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法,并将改进后的方法应用于发电机系统的故障诊断中。结果表明,与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源,提高了诊断系统的性能。