风力发电机组控制系统的研究分析

对目前流行的风力发电机组控制系统进行对比分析.在简述风力机特性的基础上,介绍了定桨距和变桨距发电机组的特点,重点分析了基于双馈发电机的变速恒频发电系统及桨叶节距角控制系统.讨论了未来风力发电控制技术的发展趋势和应用前景.     

一种多协议的嵌入式总线集成器的设计与研究

介绍了一种总线集成器设计方案的设计原理及各个协议之间互相通讯的软件实现方法。该方案能同时支持LonWorks、PPI、CANOpen和TCP/IP协议,采用系统分层结构和周期轮询方式实现了各协议之间的通信,成功地解决了传统总线集成设计存在的通信延时、节点通信困难等问题。     

基于RSDE 的领域自适应概率密度估计方法

同一应用领域不同时间、地点或设备,采集的样本数据可能存在扰动、噪音或缺失,如何对样本数据集进行有效的预处理是其进一步应用的前提.针对上述问题,提出一种新的基于压缩集密度估计(RSDE)算法的领域自适应概率密度估计方法 A-RSDE,通过学习源域(训练域)知识,使目标域(测试域)概率密度估计更接近真实概率密度分布,并用基于近似最小包含球的核心集快速算法求解 A-RSDE,将其应用于大数据集密度估计. Benchmark 和 UCI 数据集上的实验表明,该算法具有较好的性能.     

大样本多源域与小目标域的跨领域快速分类学习

传统的跨领域分类学习一般考虑均衡的单一源域到单一目标域的学习,但在现实世界中数据往往是不平衡的.当用于解决不平衡分类问题时,由于分类器的偏向性,其分类精度、抗噪性能往往有不同程度的下降.为了克服域间不平衡性,提出了一种不平衡多源跨领域分类算法(imbalance multisource classfication on cross-domain learning,IMCCL),该算法依据被众多实验证明有效的"逻辑回归模型"与"后验概率最大法则"构建多个训练域分类器并综合指导目标域的数据分类.为了充分高效利用大样本的源域数据,满足大样本的快速运算,在结合CDdual算法的基础上,提出了IMCCL的快速算法(IMCCL-CDdual).将其应用到文本数据分类与图像识别分类的实验结果表明:该算法具有较高的识别率、快速的识别速度和抗干扰性和领域自适应性.     

基于改进分水岭算法的粒度分析

材料样品的粒度分析是材料结构分析中一项基础而又重要的内容.在分析颗粒图像特点和不良分割原因的基础上,通过构造基于势能比较的评价函数,提出一种改进的分水岭算法来分割颗粒,以避免传统分水岭算法和势能阈值算法分割不当的问题.实验结果表明,该改进算法得到的分割结果正确性、鲁棒性更好,因而其粒度分析可靠性更高.