数据融合技术在无线传感器网络中的应用

为了减少数据通信量,提高测量结果的准确度和网络的生存周期,在基于簇结构的无线网络环境中,分布式数据融合技术被应用于无线传感器网络.针对特定的应用,提出了一种简单的基于模糊数学、G校验方法的融合算法及其应用步骤.通过简单的室温监测实例说明了此方法的有效性.     

基于径向基函数神经网络的综合能源系统多元负荷短期预测

准确的能源负荷预测对综合能源系统的经济调度和优化运行有着重要的影响。提出一种基于径向基函数神经网络（radial basis function neural network,RBF-NN）模型的综合能源系统电、气、热多元负荷短期预测方法。首先利用Copula理论对电、气、热负荷进行相关性分析,建立了电、气、热负荷和温度的时间序列;接着设计RBF-NN网络模型结构,采用K-means聚类算法对隐含层节点进行优化;最后通过国内某园区综合能源系统的实际数据对模型进行验证。通过3个案例结果的比较,验证了文中提出的方法可以有效地考虑电、气、热负荷之间的耦合关系,具有较高的预测精度。     

无线传感器网络中一种基于标号的贪婪转发算法

针对传统地理路由存在的路由空洞问题,提出一种新的路由算法:基于标号的贪婪转发LBGF算法。算法将网络中的节点组织为一个带环树,在构建树的同时,父节点依据子节点的位置信息为其分配隐含节点间亲缘关系的标号,从而形成一个树型标号系统,并设计相应的贪婪转发算法。分析与仿真结果表明:相对于GPSR,LBGF算法具有空洞避免、容错性强、通信与存储开销低、计算简便等优点,适于节点稀疏或障碍物较多的无线传感器网络。     

传感器网络中陷阱空洞的分布式检测及修复

针对传感器网络难以实现完全覆盖的情况,研究陷阱覆盖方式下陷阱空洞的检测和修复,提出了分布式的检测和修复方法.陷阱空洞检测方法可以让节点分布式自主地确定空洞边界曲线,从而得到精确的空洞信息,判断出该空洞是否是陷阱空洞.陷阱空洞修复方法基于边权图的概念,通过多轮计算确定新增节点的位置.所提出算法充分考虑了监测区域的边界效应,并且比现有算法在需要新增的节点数目和节能方面更有优势,仿真结果表明了它的有效性.     

过程控制实验监控软件的开发

介绍了过程控制实验系统，给出了用C Builder5开发监控软件的设计过程。该实验系统可以实现过程控制的中的5种典型控制方式-单回路控制、串级控制、前馈控制、均匀控制和比值控制。     

一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法

针对一类不确定非线性动态系统，提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障 检测方法．该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统 的反常行为,当故障发生时，在线估计器可逼近各种可能的未知故障，然后对其进行诊断和 适应．神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求，并采用Lyapunov稳定性理论保证了 闭环误差系统一致最终有界稳定．     

时变采样周期网络控制系统的鲁棒容错控制器设计

研究具有时变采样周期网络控制系统的执行器失效的完整性问题．假设系统任意两个连续采样间隔具有上界,利用输入时延法,将时变采样周期网络控制系统等价转化为连续时变时延网络控制系统．在此基础上,基于时延条件,应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论和线性矩阵不等式（ＬＭＩｓ）方法证明了鲁棒容错控制律的存在条件,设计了鲁棒容错控制器,并给出了系统完整性条件下的最大允许时延的估计方法．仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性．     

基于免疫学习机制的遗传算法及其应用

针对基本遗传算法在进化后期收敛速度慢、易早熟收敛的问题,提出一种基于免疫学习机制的遗传算法(ILGA)．该算法的核心在于保持种群的多样性和执行强化学习及弱小保护策略,算法不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘强成长性抗体的寻优潜力,在优良记忆库的作用下,算法对全局最优的搜索快速且有效．通过标准函数的优化试验,仿真结果表明该算法有较强的全局收敛能力和较快的收敛速度．以二级倒立摆为被控对象,利用ILGA优化T S模糊神经网络控制器,实验证明了该方法具有稳态性好、响应速度快等优点．     

基于小波网络的非线性内模控制

针对非线性内模控制结构,给出了小波网络逼近系统正、逆模型的充分条件的实现方法。在内模控制结构中引入PID补偿控制,改进了内模控制器的性质。仿真结果表明,小波网络用于非线性内模控制是有效的,内模＋PID控制较单一内模控制具有更快速和平稳的跟踪性能。     

基于移动代理和小波的网内数据加权融合方法

提出了一种基于移动代理和小波的网内加权融合方法．该方法基于网内数据存在时空相关性和较大冗 余的特点,引入移动代理并进行小波网内加权融合处理来减少网内数据传输量,克服分布式处理需要节点间额外信 息交互的不足．仿真结果表明：其能进一步降低通信量和总能耗．