日周期短期负荷自适应滤波预测模型

考虑到时负荷的日周期性,利用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立日周期自适应滤波模型,经河北南网实例验证,预测精度较高。     

构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．     

高速网络业务模型及数据流量反馈控制研究

分析了高速通信网络不同业务类型的特点．根据不同业务对网络服务质量（ＱＯＳ）的要求及动态占用带宽的优先度,将其分为两种类型：一类业务可在预定的范围改变其传输速率,另一类是被动的,网络根据可用带宽的大小动态地调节其传输速率．文中给出了一种业务流量控制模型,该模型把带宽的高效率利用归结为如何对被动业务流量进行控制．按充分利用信道容量的原则,提出了一种自适应反馈控制算法．模拟表明,这种控制方法有良好的性能．     

一种修正的窄缝电磁耦合FDTD算法

电磁脉冲通过窄缝的耦合计算是电磁兼容研究中的一个重要问题,现有算法存在着一些局限或不足.为得到一种能够反映窄缝实际耦合特点的算法,研究了Wang的窄缝算法中的不足,并基于其提出了一种修正的窄缝电磁耦合FDTD算法,即假设窄缝所在网格上的电磁总场在面向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离增加而增强的,而在背向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离的增加而减弱的.用该算法对ESD电流注入细导线产生的电磁场与窄缝的耦合进行了计算.计算结果表明了该算法的正确性.     

自适应扫频随机共振方法的研究

针对大参数信号二次采样随机共振应用的局限性,提出了自适应扫频随机共振方法.该方法根据信号、噪声和系统三者协调作用发生随机共振时的关系,自动调整采样频率和双稳系统的结构参数,从而自动获取随机共振状态.将此方法应用于实际噪声下弱信号的提取,取得了较好的结果.     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.     

无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真

从无刷直流电机的基本原理出发,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法.该方法在Mat-lab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件来编写功能函数,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速系统的仿真.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的反电动势、相电流、转矩和速度曲线,与一般比例积分与微分控制相比,系统响应时间缩短一半,且无超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力.该模型准确易行,便于替换和修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提供了新的方法.     

基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言，传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面，因此无法适应大规模散乱数据的逼近．本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法，是一种通过自适应的迭代方法，对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法，有助于提高计算的速度和精度．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。