基于Ethernet的控制网络系统集成研究与设计*

简要分析了现场控制网络系统在国内外的发展现状,针对目前现场总线存在的一些问题,提出了基于Ethernet 的多现场总线集成控制网络系统结构。对于多现场总线网络系统的无缝集成问题提出了两种解决方案,并在Schneider实验室验证了方案一设计的可行性。     

风力发电与电动汽车充放电协同优化调度策略

大规模电动汽车无序充电以及风力发电在电网中的渗透率不断提高,给电力系统带来安全经济运行问题。在考虑电动汽车电池容量约束、充放电功率约束以及24 h的电动汽车运行行为特性基础上,建立了风力发电及电动汽车负荷平抑、降低电动汽车充放电费用和负荷峰谷差率的多目标协调优化调度模型;采用传统遗传算法和自适应非线性遗传算法对所建模型进行求解。仿真结果验证了模型的合理性以及算法的正确性。     

数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状

针对电力营销系统存在数据采集不全、个别数据不准确等问题,结合电力营销系统的数据特点,分析探讨了关联规则、分类、时间序列和序列挖掘、聚类、空间挖掘等数据挖掘技术在电力营销系统中的应用现状及前景展望。     

基于无迹变换的协方差交集算法研究

针对分布式数据观测系统中数据融合存在数据线性化过程误差较大、滤波过程中的错误无法修正的问题,提出了一种基于无迹变换的协方差交集算法。该算法首先对系统数据进行无迹变换,然后对数据采用协方差交集算法滤波,可得到较好的滤波性能。实验结果表明,该算法弥补了协方差交集算法的不足,能够修正数据线性化误差及滤波产生的错误,是一种有效的数据融合算法。     

监督交通量变化的多模型预测自适应交通信号灯控制

因信号设定时间和车流量动态行为引起的交通量变化是现代交通控制系统存在高度不确定性的主要因素.根据交通流量具有高峰期、正常期及突发超流量期的特点,本文提出了一种监督多模型交通流量建模方法,结合模型预测控制技术对交通信号灯进行优化式智能控制,对不同交通模式下交通流量的实时变化作出反应,在优化的模式下对关键主干道交叉路口的信号灯进行自适应调节,达到实现通行次数合理,车辆延误时间以及停车时间都减少的目的.仿真示例说明了该方法的有效性.     

基于ANFIS的迭代学习控制初始控制研究

将自适应神经模糊推理算法用于迭代学习控制初始控制输入量的求取问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的迭代学习初始控制算法。针对传统迭代学习控制中对于经验数据运用不足或是没有运用的问题,利用迭代学习控制对于以往控制任务的学习建立经验数据库,通过自适应神经模糊推理系统对于经验数据库中的数据进行拟和以得到新的控制输入量。通过仿真分析验证了算法的可行性和有效性。     

模糊PID控制策略在动态电压恢复器中的应用研究

针对动态电压恢复器采用前馈控制方法和PID控制方法处理电压跌落问题的不足,提出了一种模糊PID控制策略。该控制策略实现原理:当电网电压检测系统检测到供电端电压发生跌落时,使动态电压恢复器投入到电网中运行;由标准信号产生模块产生与电网电压同步的标准正弦信号,用该信号与实际电网电压进行比较;然后通过模糊PID控制器调节得到需要实际补偿的电压给定信号,并利用控制环节生成逆变器所需要的PWM信号,通过驱动电路去控制逆变器功率开关的通断;逆变器输出电压经滤波后通过串联变压器注入电网,产生补偿电压用于抵消电网电压的波动。仿真结果验证了该控制策略的有效性。     

基于DSP的网络监控系统的设计

随着网络的发展和应用,嵌入式系统在网络方面的应用技术日益广泛。在现场级的网络中采用以太网接口,是工业的发展趋势。该文以TMS320VC5402DSP和RTLS019AS为主要硬件,以TCP／IP为协议,分析了嵌入式系统接入以太网的可能性,并阐述了其硬件和软件设计。     

变电站嵌入式以太网通信平台的设计与实现

设计了一种变电站嵌入式以太网通信平台,硬件设计基于TMS320F2407DSP,软件设计基于嵌入式操作系统μC／OS-Ⅱ。阐述了以太网接口的实现与操作系统的移植过程,然后对嵌入式TCP／IP协议栈进行了合理的设计,并通过实验测试验证了该通信平台的可行性。     

图像处理技术在高压除冰机器人视觉系统中的应用

除冰机器人在高压输电线上高速行走并进行除冰作业,其视觉系统是除冰机器人感知外部环境的重要器官,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。视觉信息是否正确、及时地处理直接关系到除冰机器人的行驶速度以及避障能力,对除冰机器人控制的实时性和鲁棒性具有决定性作用。视觉信息处理技术是除冰机器人研究中的关键技术。该文主要介绍的是从目标标志物的图像获取,再经过图像预处理、图像分割和图像特征的提取过程的数字图像处理技术在除冰机器人中的应用。