不可控微电源综合发电功率预测

不可控微电源的短期预测是微电网经济运行的重要基础.该文针对微电网覆盖区域较窄及容量小的特点,将微电网中所有不可控微电源的发电功率综合起来进行预测,提出混沌马尔可夫预测模型,可降低预测系统的复杂程度和预测成本.由不可控微电源综合发电功率历史数据,先建立混沌直接预测模型对综合发电功率进行直接预测,其预测过程简单;考虑到综合发电功率历史时间序列中噪声的累积使得预测残差较大,建立马尔可夫链残差修正方法修正预测结果,以提高预测精度.算例分析验证了所提方法的有效性.     

危险气体报警器的研制

基于气敏传感器设计了一种危险气体监测报警系统,该系统通过单片机实现其控制功能,主要包括数据采集、控制、报警、无线发射接收、电源供给等5个模块.整个系统能对危险气体浓度进行实时监测采集,超过界限能进行声光报警,并能将报警信息通过无线方式进行有效的传输,进行语音报警.该报警器可用于环境监测、生产过程中的监控及气体泄漏报警等.     

基于多传感器信息融合的室内空气智能净化装置的研究

在介绍等离子体室内空气净化方法的基础上,设计一种基于多传感器信息融合的智能控制等离子空气清净机,并将单传感器决策结果与多传感器信息融合决策结果进行比较.结果表明,多传感器信息融合具有优越性.     

基于Bang-Bang控制的智能开关预测控制算法

为解决Bang-Bang控制原理具体应用中存在的如何纳入状态变量的附加约束条件、开关曲线的求取和最优轨线的确立等复杂问题，提出了一种智能开关预测控制方法．该方法根据离散卷积定理提炼出一组新的控制信号集，然后设计新的切换方程和减速规律，并在开关控制框架下，实施有闽值信号制约的最小拍增量控制．本文所提出的方法全面改善了预测控制的策略和算法，使控制系统动态性能良好，过渡过程时间小于理想开关控制过渡过程，且单调衰减，原理上稳态无静差，系统反应时间短，定位精度高，对输出扰动具有一定的鲁棒性，而且适用范围更加广泛．仿真结果表明了该控制算法的有效性．     

智能空调机组控制器设计

目的设计一种基于LonWorks现场总线的空调机组智能控制器。方法利用LonWorks现场总线的技术,应用神经元芯片和主处理器进行主从式设计,提出一种模糊RBF神经网络自适应控制算法对各回路进行控制。结果智能控制器能对空调系统温度、湿度等多目标进行有效控制,在实际应用中充分证明了系统的合理性和先进性。结论 LonWorks适合于智能建筑的应用,而模糊神经网络也能提供较好的自适应控制效果。