基于蚁群算法的配电网谐波量测点优化配置

谐波量测点的优化配置能有效提高配电网谐波状态估计的可观性和准确性。结合配电网特性,确定配电网量测装置配置原则,基于配电网拓扑数学模型计算系统状态的可观性。综合考虑配电网的节点状态可观测度和冗余度建立谐波量测点优化配置的数学模型,提出应用蚁群算法求解达到同一优化目标的多种量测配置优化方案,为规划设计结合现场实际情况择优选择。算例分析结果验证了该算法的有效性,PMU配置位置的优化减少了节点冗余度,增加了可观节点数目。     

计算机网络系统可靠性技术探讨

随着网络信息时代的到来,计算机网络系统已经在全球的各个领域内普遍应用。计算机网络系统是一个复杂系统,是一种很特殊的系统形式。对计算机网络系统可靠性技术的相关内容的研究,是建立在较可靠的计算机网络系统的基础上,是对网络结构设计与性能设计的优化、以及提高网络生存性和抗毁性的首要条件。该文通过对计算机网络系统可靠性技术的概念、特点、具体内容以及对网络系统可靠性的分析、优化进行的研究与探讨,论述了研究网络可靠性的重要性和必要性。     

基于圆盘极点约束的系统不确定项容忍区间分析

在线性系统中基于Lyapunov稳定性理论,讨论了双不确定项同时波动时其容忍区间的算法,并结合闭环极点配置和线性矩阵不等完成圆盘极点配置问题中系统不确定项的冗余设计。数值仿真验证了本文控制器设计方法的可行性。     

基于加权最小二乘法的广域测量系统状态估计

广域测量系统的根本在于对母线的幅值和相角进行精确的测量。在整个广域测量系统的测量满足一定的冗余度的情况下,采用加权最小二乘法对测量值进行状态估计,并且对不良数据进行检测。本文最后应用经典的WSCC9节点系统进行算例仿真,验证该算法的可行性和有效性。     

基于向量夹角余弦的几何平均组合预测研究

加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法．提出基于向量夹角余弦的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新的概念;探讨了非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件;给出了一个冗余预测方法出现的判定定理．     

多冗余度的机械臂容错操作中关节速度突变的研究

推导出了使速度突变极小化的退化机械臂关节速度的解析表达式,并从理论上证明了原机械臂关节速度最小范数解中的剩余关节速度矢量在退化机械臂零空间中的投影为零矢量,该结论适用于任意冗余度的平面和空间机械臂。研究结果表明,利用多冗余度机器人机械臂容错操作可以明显减小关节速度突变,提高容错操作的运动平稳性。     

基于SWIFT算法的球关节操作臂最优路径规划

针对目标物体在空间的位置和姿态确定的情况下，机器人操作臂如何选择一条满足关节转角约束，且使所有关节转动角度之和为最小的最佳路径这一问题，提出了利用动态可行解区间作为改进SWIFT(sequential weight increasing factor technique)算法的初始迭代值进行寻优迭代的方法，并对罚因子rk进行了讨论。该算法具有较少的迭代次数和较快的收敛速度，并通过对9个自由度的球关节操作臂的仿真结果，验证了该算法的正确性和可行性。     

自由浮动空间柔性冗余度机械臂姿态稳定控制

讨论了自由浮动柔性冗余度空间机械臂的姿态稳定控制问题.采用假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,然后利用拉格朗日法建立空间柔性冗余度机械臂系统的动力学模型.在此模型基础上利用奇异摄动法把系统分解为快慢2个子系统,设计慢变子系统的模糊滑模控制器,以保证轨迹误差的渐近跟踪.对快变子系统则采用最优控制...     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

冗余度机器人的最优轨迹确定

研究了冗余度机器人的逆运动学,提出了用矩阵分块法解决冗余度机器人逆运动学,并将此法应用到基于速度和基于加速度的最优轨迹确定中,得出了便于实用的数值计算公式.此方法回避了求雅可比伪逆矩的繁琐过程,仿真结果表明此法是可行的.