项目教学法在《计算机控制系统》课程教学中的应用

计算机控制系统是自动化类专业一门重要的专业课程,其特点是涉及的知识范围广、数学理论深、工程应用强。为了使学生较好的掌握所学的知识,本文探讨了项目教学法在计算机控制系统课程教学中的应用,并对其实施步骤进行了简单的介绍。实践证明:使用项目教学法开展教学能够提高学生学习积极性,培养学生分析、解决问题和创新的能力。     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

求解旅行商问题的离散人工萤火虫算法

针对旅行商问题,提出了一种结合变邻域搜索算法思想的离散人工萤火虫算法.文中通过引入交换子和交换序的概念对人工萤火虫算法中的距离进行了重新定义;为了增加萤火虫群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制.在多个旅行商问题上的测试结果表明,与文献中的算法相比,文中提出的离散人工萤火虫算法具有较好的求解性能.     

全桥全控型并网变流器在风力发电系统中的应用

直驱风力发电系统中,变流器是将发电机所发的电能输送至电网的设备,它是完成将发电机发出的变压变频的电能转换成恒压恒频的电能的装置,并能够实现对发电机输出的电流、功率因数等的快速调节,减少对电网的谐波污染。在对比分析了当前水平的全功率并网变流器主电路拓扑结构基础上,重点对永磁直驱风力发电的网侧变流器做了深入的分析,建立了两相旋转坐标系(d-q)下的数学模型。在同步旋转坐标系下,将输入功率因数改善到单位功因,降低了单位谐波含量。同时,在三相全桥全控型直流-交流变流器市电并网下,提出了交-直轴电流闭回路控制,使永磁式同步发电机向电网提供电能。利用Matlab/Simulink搭建系统模型。仿真表明设计的交-直轴电流闭回路控制,具有谐波含量低、响应速度快、风能利用率高、控制效果良好等特点,验证了理论研究的正确性。     

一种基于非线性多目标群决策的错峰控制限电分配方法

探讨了在用电峰值时段对多地区之间进行限电分配的问题.通过分析错峰控制限电决策中的不满意度影响因素,给出了不满意度的非线性显函数形式;运用非线性多目标群决策理论,建立了非线性多目标群决策错峰控制限电模型,提出了一种交互式多目标加权解法,并且将有约束非线性规划模型化为无约束非线性规划模型;给出了求解的方法与步骤.最后经实例研究,得到较满意的结果.     

基于改进蚁群算法的电力线路检修的多目标优化

通过对辽宁省电力有限公司的线路检修问题的综合分析,考虑各种约束条件,提出了一种多目标优化数学模型.在优化的过程中采用了改进的蚁群算法,并结合了图论中的图着色问题.改进蚁群算法的核心是自适应动态调整路径上的信息素,信息素增量由小变大,增强局部搜索能力,再由大变小,增强全局搜索能力,循环变化,从而利于算法能够跳离局部最优解.改进蚁群算法的优点是在求得满意解的基础上,大大提高了算法的速度.仿真实验结果表明,新算法的优化质量优于基本的蚁群算法.     

容量受限工厂选址问题模型及贪婪蚁群算法求解

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.     

迷宫机器人的回溯深度优先算法应用

本文介绍了几种常用迷宫搜索算法的优缺点,并结合实际物理系统内存小、运算速度慢的特点．给出了运用带回溯的深度优先算法求解迷宫问题的详细过程和仿真结果,并介绍了走迷宫机器人的结构、传感器系统以及控制系统,同时把深度优先算法应用于实际的走迷宫机器人,实验结果表明迷宫机器人的内存容量和运算速度能够满足算法的需要,机器人能够成功的在未知迷宫中找到一条从入口到出口的通路。