基于多目标优化的模糊滑模变结构控制及应用

摘要：结合滑模变结构控制和模糊逻辑技术，提出一种基于多目标优化的模糊滑模变结构控制。以滑模开关函数及其变化量作为模糊调节器的输入量，滑模面边界层的宽度作为输出量，设计一个二堆模糊边界层宽度调节器}以稳态误差和切换频率构造多目标优化函数，运用多目标优化算法对滑模变结构控制器参数进行优化。应用于液压位置系统控制的仿真结果表明，所提出的控制方法能缓解滑模变结构控制高稳态精度与平滑抖振之间的矛盾，提高液压位置滑模变结构控制系统的综合性能。     

一种改进RED的Web集群许可控制算法

利用网络许可控制的数学模型,提出了一种改进RED的Web集群许可控制算法。该算法综合了平均请求队列长度、瞬时请求队列长度、请求之间的关系以及负载情况等多方面的因素进行调整。通过MRED算法有效性测试实验,表明了MRED有效地实现了许可控制。     

一个代理盲签名体制的安全性分析

代理签名是指原始签名人将签名权力委托给代理签名人,由代理签名人代表原始签名人对消息进行签名.盲签名是指签名人不知道所签消息的具体内容.Tan和Liu结合代理签名和盲签名的特性提出了一种代理盲签名,该文指出Tan和Liu提出的代理盲签名方案存在广泛的伪造攻击、原始签名人的伪造攻击和消息拥有者的伪造攻击等安全缺陷,并提出了改进的方案,改进后的方案可以有效地避免原始签名人和消息拥有者的伪造攻击.     

多相补偿阻抗元件的研究与仿真分析

对输电线路距离保护多相补偿阻抗元件的工作原理和工作特点进行详细分析，提出2种多相补偿阻抗元件的判据确定方法．仿真分析结果表明，多相补偿阻抗元件可正确区分保护正向区内、正向区外及反方向故障情况，而且受过渡电阻的影响较小．     

熵权属性识别模型在电网公司综合评价体系中的应用

电网公司综合评价中各单指标的评价结果具有独立性，需要综合考虑各指标的属性．论文通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了电网公司综合评价的熵权属性识别模型，并运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题．通过一范例对该识别模型进行分析，结果合理，计算简单．     

基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计

研究了一种基于神经网络并行算法的海尔伯特变换器优化设计方法，提出并证明了冲经网络算法的收敛性定理，给出了海尔伯特变换器优化设计实例，仿真结果表明用该算法设计的海尔伯特变换器具有高的计一算精度和快的收敛速度，因而是有效的。     

自适应微机保护数据采集的频率跟踪

针对电力系统中因频率变化而引起的微机保护数据采集及误差计算，分析了基于硬件测频和傅氏算法测频两套方案的特点，提出了硬件测频和傅氏算法测频相结合的自适应频率跟踪方案，当线路中高频分量很大影响正确测频时，即时启动软件测频方案，以保持频率跟踪的正确性，并对自适应硬件测频和傅氏算法测频方案进行了数值仿真，其结果表明基于该自适应频率跟踪的数据采集方案可快速精确测量电力系统中的频率、电压、电流等信号，提高了微机保护装置的灵敏度和防误动能力。     

接地降阻措施的应用分析

结合接地工程实践,分析目前接地工程中主要采用的降阻措施,如外延接地、深井接地、接地降阻剂、水下地网和自然接地体的利用等,对各种降阻措施的具体应用进行技术经济比较分析,所得结论对电力系统接地工程具有参考价值.     

一种基于神经元算法的电力系统谐波分析方法

为了有效治理电力系统谐波污染问题,提出了一种基于神经元算法的电力系统谐波分析方法.利用该方法可高精度获得电力系统基波及各次谐波的幅值和相位.提出并证明了该算法的收敛性定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,本文提出的谐波分析方法具有计算精度高和计算速度快的特点.     

基于Park变换和DRNN的定子绕组匝间故障诊断方法

采用定子电流信号检测方法诊断三相交流电机定子绕组匝间短路故障时,会受到电网电压不对称和负载变化等因素的影响,为克服这一缺陷,提出了基于派克变换和对角递归神经网络(DRNN)的定子绕组匝间故障诊断方法.该方法根据派克变换得到三相电流派克矢量模的轨迹变化,通过频谱分析提取故障严重度特征因子.为进一步确定短路绕组的匝数,综合考虑负载、三相输入电压不平衡度的变化情况,构建基于DRNN的短路匝数诊断模型.根据此方法,构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果证明:基于Park变换和DRNN的诊断方法,不但在稳态工况下可精确确定定子绕组短路故障的严重度及匝数,而且在电机启动、负载、电压不平衡动态变化时,取得比前馈神经网络(FFNN)故障诊断模型更好的诊断结果.