基于混合粒子群算法的无线传感器网络路由协议

受节点有限能量的约束,无线传感器网络的路由协议必须满足高效节能的要求。在LEAcH协议和PEGASIS协议的基础上,提出一种基于混合粒子群算法的无线传感网络能量优化路由协议。该协议把网络按地理位置分簇,每个分簇通过混合粒子群算法构造一条最优的簇内链,以减少链路的总距离。同时,为了减小能量消耗和维持节点的能量均衡,根据剩余能量和距离因素选择簇头,各簇头再通过混合粒子群算法构造一条簇头链,选出总簇头把收集到的信息传送给基站。最后,对所提出的算法和同类算法进行了仿真比较,结果表明,采用混合粒子群算法后的链路长度平方和与采用贪婪算法的相比,减少了近一半,第一个死亡节点存活轮数延长了一倍左右,而且能耗更加均衡,验证了所提算法能够有效提高无线传感网络的性能。     

基于Kalman滤波的谐波电流实时检测仿真分析

谐波电流的实时检测是有源电力滤波器实现的关键,数字化的实现引入了一定的时间延迟,影响了其滤波效果。将三相谐波电流进行Clark坐标变换到两相正交坐标系中,利用Kalman算法对系统进行建模,检测出各次谐波电流的幅值和相角。通过选取合理的Kalman状态变量,运用简单的代数运算向模型中增加了一个相位补偿角,来消除延时的影响。最后,利用Matlab进行仿真实验,验证了该方法的有效性和正确性。     

T-S模糊离散多时滞系统的H∞控制

提出了一种新型非二次型Lyapunov函数, 在非并行分布补偿控制策略框架下, 研究了一类基于T-S模糊模型的离散多时滞系统的H∞控制. 通过引入一个矩阵变换, 所得控制律均以线性矩阵不等式的形式给出. 现有的并行分布补偿控制律可视作该新方法在某些条件下的特例. 仿真算例显示, 该函数方法保守性较低, 系统控制性能良好.     

感应电机转子电阻辨识及速度控制策略

感应电机转子电阻的在线辨识和补偿是提高矢量控制系统性能的重要手段。针对感应电机模型的不确定性和非线性,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术,设计感应电机转子电阻在线估计器,采用模糊控制理论,设计模糊PI速度控制器,根据系统状态的变化,以模糊控制器的输出对PI控制器参数进行修正,从而改善系统的静、动态性能。Matlab仿真结果证明了所设计的EKF转子电阻辨识器和模糊PI控制器的有效性。     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制（MRFAC）方法设计永磁同步电机（PMSM）速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架。传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代，模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整，以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。利用模块化建模工具Matlab／Simulink建立PMSM控制系统模型。仿真结果表明了所设计控制器运行平稳，具有良好的动、静态特性。     

两轴独立的高精度齿形加工数字控制系统

论述了梳理齿条冲齿机的工作原理,控制策略及系统实现,给出了软件编程方法与通信实现.系统采用人机界面和数字通信,实现了冲齿-牵引机构的两轴同步驱动和加工参数的柔性调整.     

基于粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用粒子群优化算法对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量。最后将仿真实验结果与改进DV-Hop算法进行比较,表明基于PSO算法优化的改进DV-Hop定位算法在优化性能上有所改进,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

基于模块度优化的蛋白质网络集团探测与分析

探测蛋白质相互作用网络中的功能模块对于理解生物系统的组织和功能具有重要的意义。目前,普遍的做法是将蛋白质相互作用网络表示成一个图,利用各种图聚类算法来挖掘功能模块。本文采用了基于模块度优化的图聚类算法来探测蛋白质相互作用网络中的集团,从具有2617个节点11855个相互作用的酵母蛋白相互作用网络中探测出68个集团。对于得到的集团,首先从拓扑结构的角度验证其的确是内部连接稠密的子图,然后分析了MIPS数据库中ComplexCat提供的已知的蛋白质复合体与这些集团的重叠情况,发现很多蛋白质复合体完全包含在某些集团中,最后使用超几何聚集分布的P值来分析一个集团对某个特定功能的富集程度,并根据最小的P值对应的功能来注释该集团的主要功能,发现集团中大部分的蛋白质具有相同的功能。研究结果表明,该方法探测的集团具有重要的生物学功能意义。     

基于α,β系统的滑模变结构控制APF研究

有源电力滤波器(APF)是适用于补偿无功、动态抑制谐波的一种新型电力电子装置。针对传统PI控制法跟随误差较大,从而导致APF滤波精度降低的问题,引入一种基于α,β系统的积分型滑模变结构控制。通过对三相三线制APF主电路进行数学建模,用来设计滑模变结构控制器,以提高谐波电流控制精度。最后对比传统PI控制法,仿真和实验结果很好地验证了该控制方法的有效性。