基于VCN智能特性动态实时输入技术的算法

提出一种基于VCN智能特性的定时向量中断技术,来实现工业上非线性动态实时输入的测试与控制技术的方法.即增加一路这样的变步数据VSD采样,用于智能地确定计算机对其他信号的采样速度,同时套用VCN分段处理技术及其变溢性VCO等动态计数设置规则加以实现.     

仿人智能控制在多路检测控制中的应用

介绍一种多路检测控制中的仿人智能控制方法.它根据对系统动态特性的识别,通过在线确定采样次序来实现变周期智能采样和控制,从整体上提高了各路控制效果.     

智能采样变比例PI控制器

针对过程控制领域中的大时滞控制对象,提出了一种智能采样变比例PI(proportional-integral)控制器.通过智能采样环节来补偿被调过程的时滞特性,通过变比例PI控制器来加快调节过程.利用RSLogix5000及Emulate 5000进行程序编制和仿真.仿真结果表明,该智能采样变比例PI控制器超调量小,过渡时间短,同时抗干扰能力强.     

改进变邻域搜索算法求解动态车辆路径问题

针对动态车辆路径问题DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem)的优化问题,提出一种改进算法。该算法在分析路径寻优问题的局部特性的基础上,利用变邻域搜索算法VNS(Variable Neighbourhood Search)对路径空间进行"局部探索",结合变异机制对路径空间进行"全局开采",最后根据近邻优先原则将动态路径片段安插到适宜的路径中。实验结果验证了算法的有效性。     

基于SPC的储罐液位异常检测算法

油田中井场储罐液位的变化与油井的生产状况、运输过程以及现场管理等方面密切相关。实时检测油罐液位的异常变化,对安全生产管理非常重要。采用基于SPC(Statistical Process Control)的固定时间域可变采样间隔VSIFT(Variable Sampling Interval at Fixed Times)控制图以及自适应采样间隔统计控制图的液位数据异常检测方法可以提高异常检测效率。VSIFT控制图通过设置预警线调整采样间隔,自适应采样间隔统计控制图通过计算β风险的概率进行动态采样。实验结果表明,相比SPC的固定采样间隔统计控制图以及传统的时序数据异常检测,该方法能够结合实际情况充分分析当前状态的数据与历史数据的关系,探索出数据的动态变化规律,准确检测仅有少量异常点的数据异常,高效检测实时数据异常。该方法能提高异常检测的效率与准确率。     

智能变结构电力系统稳定器的设计

依据变结构控制理论并运用人的智能，提出了智能变结构电力系统稳定器的设计方法。控制规律易于实现，且对网络结构和系统工作点的变化具有鲁棒性。仿真结果表明，与常规系统稳定器相比，智能变结构电力系统稳定器能更有效地改善系统的动态特性。     

多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制

针对存在初态误差的情形, 提出多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制方法. 相对固定阶迭代学习算法, 变阶算法可有效降低跟踪误差. 对变阶采样迭代学习算法进行了收敛性分析, 推导出收敛充分条件. 给出了变阶学习的两种实现策略-DD (Direct division)和DIP (Division in phases)策略. 数值仿真表明, 基于DIP策略的变阶采样迭代学习算法在获得较高的控制精度的同时, 具有较快的收敛速度.     

MW级风电系统的变桨距控制及载荷优化

针对风速的随机性及不确定性的特性,以及大型变速变桨风电机组(Variable Speed Variable Pitch Wind Turbine,VSVP)在桨距控制过程中,由于其大转动惯量造成发电机转速响应延迟的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的风轮气动转矩观测器,并将气动转矩与参考转矩偏差作为控制器输入以及时响应外界风速变化.针对变桨过程中普遍存在的塔架前后振动和传动链扭转振动问题,提出了通过在原有控制策略的基础上采用加速度反馈和阻尼滤波的方式得到附加桨距角和转矩,从而抑制振动的控制方式.利用Bladed编制了外部控制嚣对某2MW风力发电机组进行仿真,验证了该算法的可靠性,将所提出的控制策略应用于MW级风力发电机组,能够改善桨距控制的动态特性,并有效降低关键部位疲劳载荷.     

凸近似避障及采样区优化的智能车辆轨迹规划

针对结构化道路下作匀速运动的智能车辆避障轨迹规划问题，提出一种基于凸近似避障原理及采样区域优化的智能车辆轨迹规划方法。引入凸近似避障原理，得到轨迹可行域范围；将采样区域分为静态采样区、动态采样区两部分，并根据障碍物运动状态，另外划分动态、静态障碍物采样区；采用“动态规划（DP）+二次规划（QP）”思想求解轨迹：利用五次多项式对采样点依次连接，建立动态规划代价函数并筛选得到粗略轨迹；通过二次规划及约束条件的构造，对粗略轨迹进行平滑，最终得到最优轨迹。仿真结果表明：对于静态、低速、动态三种障碍物，该车能够有效地得到平滑轨迹并避开障碍物。     

基于一致性的分布式变结构多模型方法

本文针对由雷达与红外组成的分布式传感器网络, 研究基于一致性的分布式变结构多模型方法(Distributed variable structure multiple model, DVSMM). 首先,使用无迹信息滤波(Unscented information filter, UIF)解决系统非线性的问题, 然后,将变结构交互式多模型(Variable structure interacting multiple model, VSMM)方法进行改进, 提出一类可应用于分布式状态估计的分布式变结构多模型DVSMM方法. 仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

没有PID环节的交流电机变频调速智能控制器

通过对电机动态特性的研究和测试，介绍了采用智能采样环节的智能逆模控制器的工作原理，给出了它和一般ＰＩＤ调节器动态特性曲线的比较结果。     

交流电基本参量的同步采样检测技术及其实现

本文研究交流电参量的动态采样数字化测量的基本原理和技术实现。介绍了基于同步采样检测技术的电参量测量原理、硬件和软件设计。对智能电参量检测仪的模拟信号前端电路、六通道并行同步采样进行了分析,并提供了系统的软件流程图。该仪表可以对三相工频交流电进行多种参数的高性能检测,是用于发电检测和用电管理的理想工具。     

MPEG-4变长解码器设计及VLSI实现

变长编码（Variable Length Codes，简称VLCs）由于其较强的数据压缩能力而被广泛应用在多媒体数据压缩领域，变长编码又分为传统的前缀码和具有错误恢复能力的可逆变长编码（Reversible Variable Length Codes，简称RVLCs）．传统VLCs的自身性质使它对信道错误的恢复能力很弱，RVLCs解码遇到传输错误时，充分利用了可用的数据．错误恢复能力强于VLCs．本文详细描述了传统VLCs和RVLCs解码器的解码算法和解码器的体系结构设计，最后，给出了一个基于MPEG-4 ASP@L5的变长解码嚣VLSI实现，结果表明，该实现完全适用于MPEG-4实时编解码系统．     

代数曲线曲面动态分裂采样方法

提出了基于随机微分方程的动态分裂采样方法,实现了对闭代数曲线曲面的均匀采样,并通过边界盒约束,建立整个空间到边界盒的连续映射实现对开放式代数曲线曲面的均匀采样.该方法最大的特点在于它对拓扑结构复杂(有自交、含两个以上的多分支或不连通)的代数曲线曲面采样同样效果很好.     

基于线性动态系统的视频压缩感知自适应改进

线性动态系统的视频压缩感知(CS-LDS)是指从随机采样数据中直接估计出模型参数,然而对所有视频帧采取同样的采样方式,使得采样数据存在一定的时间冗余.针对这一问题,结合自适应压缩采样技术提出了一种自适应的改进算法.首先,对视频信号建立线性动态系统(LDS)模型;然后,通过自适应压缩采样方法得到视频信号的采样数据;最后,通过采样数据估计出系统模型参数,实现视频信号的重构.实验结果表明,在不影响视频重构质量的条件下,所提方法相对于CS-LDS算法,不仅能够节省统一测量过程中20%~40%的采样数据,而且平均每帧能够节省0.1~0.3 s的运行时间.改进后的算法降低了采样数目与算法运行时间.     

基于物联网技术的电力变压器动态运检系统设计

在加强智能电网的建设中，电力变压器是重要的一环，其运检工作是确保整个变电站能够正常运行的根本。为实现更加智能、科学的动态运检，设计基于物联网技术的电力变压器动态运检系统。基于物联网技术设计射频识别模块，由射频标签、编程器等构成，实现电力变压器设备的自动化识别与系统的双向非接触数据通信功能。在线监测模块主要通过变压器智能组件柜实现电力变压器的在线监测。在巡检模块的设计中，为实现动态巡检，设计悬挂式巡检机器人，为其配置吊挂轨道，轨道经过站内所有电力变压器设备，使轨道尽量远离人员和柜体设备，实现电力变压器的巡检。在检修模块中，结合可拓学与粗糙集理论设计故障诊断算法，实施电力变压器的故障诊断。系统测试结果表明，对于主变故障与站用变故障，系统的故障诊断误差率均较低；在5台主变的巡检中，系统仅使用了90分钟左右的时间；在8台站用变的巡检中，系统仅使用了113分钟左右的时间；系统的故障定位准确率较高。     

LogMAP译码算法量化方法研究

为了在数字芯片上实现Turbo码译码时,降低硬件实现代价,提高运算速度,针对LogMAP算法,研究了Turbo码译码过程中接收符号、路径度量值、对数似然比的量化方法,并分析了量化因素对译码性能的影响;提出"3σ准则",确定接收符号进行量化的范围和精度;引入了修正的变量偏移(Modified Variable Shift normalization,MVS)归一化算法,减小路径度量的动态范围;提出了加窗LLR算法,进一步减少内部运算数据动态范围.仿真结果表明,采用提出的定点量化算法,在可接受的译码性能恶化(约0.3dB)的前提下,降低了Turbo码定点实现的复杂度,更加便于工程应用.     

基于SSPF算法的移动机器人全局定位研究

传统粒子滤波器(PF)算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题,导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF(SSPF)算法,该方法采用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)算法和基于相关熵的自适应重采样算法相结合的方法,较好解决了传统PF算法所引起的粒子退化问题。由于重采样的一种极端情况会带来粒子耗尽问题,采用MH(metropolis hastings)算法,较好地解决了粒子耗尽问题。与以往方法相比,该方法可以实现准确性较高的移动机器人全局定位。     

变结构神经网络自适应鲁棒控制

针对一类不确定非线性系统, 提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control, VSNNARC)方法. 其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数, 该网络利用节点激活与催眠技术进行动态调节, 减小网络规模与计算量; 自适应鲁棒控制用于网络权值学习与系统建模误差及外部扰动补偿. 采用Lyapunov稳定性分析法, 给出网络权值自适应律的形式以及鲁棒控制项的设计方法. 该方法不仅能保证系统的稳定性, 也能保证系统具有很好的瞬态性能. 将该方法应用到转台伺服系统的位置跟踪控制中, 实际运行结果表明, 该方法使系统具有很强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

智能CAI软件的设计和实现

本文从计算机辅助教学(CAI)的发展现状及存在的主要问题出发,提出了具有动态跟踪和智能引导功能的智能CAI软件的设计思想,并详细介绍了实现该软件的主要技术。