基于随机子空间的小电流接地系统故障选线

小电流接地系统单相接地故障选线问题虽已经研究多年却一直未能很好解决,严重阻碍了配电网供电可靠性和自动化水平的提高。本文将随机子空间辨识方法引入到小电流接地故障选线的应用中,对故障产生的暂态信号分量所提供的故障信息加以利用,用EMD对含噪信号进行平滑处理后,作为SSI的输入量,通过故障后各线路零序电流振荡过程中的相位关系来实现故障线路的选择。通过ATP仿真结果的计算与分析充分验证了随机子空间辨识理论在小电流接地故障选线中的有效性。     

小波神经网络在过程控制中的应用研究

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案.该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点.由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现.用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准PID控制器好得多的控制效果.     

一种改进的Smith预估补偿方法

在常规Ｓｍｉｔｈ预估补偿算法控制结构的基础上,进行适当改进,使用模型参考自适应辨识方法,把控制对象与模型间的差异用增益来补偿,得模型失配条件下的Ｓｍｉｔｈ预估补偿控制效果接近于模型精确条件下的控制效果,仿真结果表明,在存在模型偏差时,提出的方法能大大改善Ｓｍｉｔｈ预估补偿 动态性能,且对外扰具有很好的抑制作用。     

非线性系统定阶的神经网络方法

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

汽轮发电机组励磁系统参数辨识

通过对典型的励磁系统进行分析,确定其模型机构和需要辨识的具体参数,进行汽轮同步发电机组励磁系统参数可辨识性研究,得出在该模型下,通过设置合适的观测点,励磁系统的参数可唯一辨识的结论.以误差平方和最小为目标函数,采用进化策略法进行参数辨识,确定该模型结构下,励磁系统的各项具体参数.算例进一步验证能有效地辨识出励磁系统的参数.为汽轮同步发电机组励磁系统参数的辨识奠定了理论依据.     

基于未知参数观测器的Liu混沌系统参数辨识

研究了Liu混沌系统的参数辨识问题. 将混沌系统的未知参数看成系统的状态变量,根据状态观测器思想和微分方程的稳定性理论,提出了选择增益函数和构造相应的辅助函数的一般方法,解决了混沌系统的非线性部分未知参数观测器的设计问题.分别对Liu混沌系统第2个和第3个微分方程中的非线性部分的未知参数设计了观测器,对未知参数进行了辨识.用Matlab软件进行了数值仿真,结果表明该未知参数观测器的设计方法是有效的可行的.该方法可推广到任何混沌系统的参数辨识.     

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时ABS道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性,简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识.该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的.     

基于粗糙集理论的异步电机控制规则提取方法研究

粗糙集理论是一种对不精确、不确定和不完全的数据进行分类分析和知识获取的有效手段而,规则提取是粗糙集理论的主要应用领域之一.通过提出一种针对决策信息系统的属性约简方法,采集了异步电机运转过程的实测数据.讨论了过程控制规则的获取方法.