基于时间进化反传学习算法的控制器设计

时间进化反传算法(BPTT)引入离散时间变量,把网络各个时刻的处理发展成前向网络.其计算的导数能用于模式识别及随机、确定控制.基于BPTT的控制器仿真用一单层网络作为仿真器模拟系统的运动学特性,用BPTT算法按时间展开仿真器模型,再运用BP算法进行训练,以求解动态系统诸问题.     

基于DSP的继电保护测控装置

基于DSP的继电保护测控装置,通过快速傅立叶算法对电量值及各次谐波的测量分析,实现对电网的实时检测.装置采用双CPU结构,其TMSVC5410承担计算,MSP430F149控制通信,XC95144X芯片实现逻辑控制,MAX125芯片实现模数转化,并通过HPI口完成DSP和单片机间的高速数据传递.DSP软件的核心是抑制高次谐波的算法编写及微机保护算法编写,包括数据处理算法、采样点数及采样起始时刻的选择等.     

Temperature Control Based on Fuzzy Logic Two-degree-of-freedom Smith Internal Model

According to the characteristics of the large time delay, nonlinearity and the great inertia of temperature control system in biomass pyrolysis reactor, a two-degree-of-freedom Smith internal model controller based on fuzzy control is proposed. Firstly, the mathematical model of the temperature control system is established by using the step response method, and then the two-degree-of-freedom Smith internal model controller is designed, and the good tracking per-formance and disturbance suppression performance can be obtained by designing the set value tracking controller and interference rejection capability. Secondly, the fuzzy control algorithm is used to realize the on-line tuning of the control parameters of the two-degree-of-freedom Smith internal model algorithm. The simulation results show that, compared with the traditional internal model control, fuzzy internal model PID control and two-degree-of-freedom Smith internal model control, the algorithm proposed in this paper improves the influence of lag time on the control system, realizes the separation control of set point tracking and anti-jamming performance and the self-tuning of control parameters, and improves the control performance of the system.     

基于遗传算法的SiC MOSFET导通电阻模型

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。     

分形Packing算法与建筑设计

Packing是一定数量的单元体以叠 合规则聚集在一起的一种算法。Packing算法 与分形迭代结合不仅在空间优化中具有重要 作用,在建筑设计中也具有一定的运用潜力。 本文分析了箱型Packing、圆形Packing等不同 种类的分形Packing算法的特性,并结合设计 案例探讨了分形Packing算法在建筑设计中的 运用方式。     

多关节测量臂的小生境混沌优化校准

多关节测量臂是一种便携式的坐标测量设备,它由一系列的旋转关节组成。为了提高多关节测量臂的测量精度和可重复性水平,必须对其运动学参数进行校准。首先,利用小生境的混沌优化算法提出了一种新的运动学校准方法以及一种混合目标的运动学校准函数,它考虑了诸如单点测量实验、容积性测量实验等多种性能测量实验的实验结果,然后,采用Levenberg Marquardt(L-M)算法和小生境混沌优化算法应用于运动学参数校准。小生境混沌优化算法显示出了优于L-M算法的性能。实验结果表明:使用NCOA算法校准后,测量误差的标准差始终优于LMA算法,并且校准前后多关节测量臂的测量精度提高了40倍。采用L-M算法和小生境混沌优化算法应用于运动学参数校准。小生境混沌优化算法显示出了优于L-M算法的性能。     

基于ISSA的STATCOM模型参数解耦辨识研究

为获取准确的静止同步补偿器模型参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,文中提出一种基于改进樽海鞘群算法的静止同步补偿器模型参数解耦辨识方法.首先基于现有静止同步补偿器机电暂态模型,建立满足暂态仿真计算要求的静止同步补偿器数学模型;然后对樽海鞘群算法进行改进,并将其应用于静止同步补偿器模型参数辨识;最后,针对模型结构耦合导致多参数辨识结果精度不高问题,提出基于STATCOM模型dq轴参数解耦辨识策略,分两步对模型参数进行辨识.仿真算例证明该算法能快速准确的辨识模型参数.     

基于量子遗传算法的军用道路纵断面优化设计

为实现军用道路纵断面变坡点里程和设计标高的同时优化,在分析传统纵断面优化设计方法的基础上,提出了一种基于量子遗传算法的纵断面优化设计方法,以工程量大小作为评价函数,建立了优化设计数学模型,并给出了详细的求解步骤,最后进行了实例仿真。实例仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,本算法模型具有更好的全局寻优能力,能更快速地给出军用道路纵断面设计的初始优化方案,若在此基础上进行人工调整,优化效果更为明显。     

遗传算法在故障诊断中的应用

通过遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的初始参数,使其收敛速度快、并能收敛至全局最小点,再利用BP网络来进行精确求解;实验表明:将二者有机结合后能对各种故障进行可靠的分类,有效地提高了故障诊断的效率和准确度。     

非战争军事行动装备保障资源运输方式选择模型

装备保障资源运输是非战争军事行动装备保障的重要环节,采用神经网络法选择保障资源运输方式,用遗传算法优化保障资源运输路径,并结合实际的交通网络图给出了运输方式选择的案例分析,表明该模型的可行性。