一种适用于信源数时变的自适应盲源分离算法

针对信源数动态变化情况下的盲源分离问题,首先采用一种基于交叉验证技术的估计方法用于估计时变的源数,然后推导了一种基于自然梯度和Frobenius范数相结合的自适应盲源分离算法,该算法不需要对源信号作任何约束性的假设,因此该算法适合于分离服从超高斯或亚高斯分布的信号。提出的算法通过了源数不变和源数动态变化2种方式实验的验证。     

基于ZigBee的钨矿井下矿车定位监测系统研究与设计

针对现有的钨矿井下矿车定位系统的布线困难、信息化和可视化水平低等问题,为了更加合理、高效地调度矿车,设计了一种基于Zig Bee的无线网络系统,实现对井下矿车定位及安全监测。首先探讨了井下环境无线信号传输的RSSI测距模型,并采用高斯滤波对RSSI测距参数进行修正后,结合极大似然估计定位方法实现矿车定位,针对此定位算法存在的较大误差,提出了加权质心定位算法来提高矿车定位的准确性。然后通过上位机将井下采集的矿车速度和定位信息实时显示在井上监控主机和大屏幕中。通过实验仿真,结果证明,改进的加权质心定位算法有效地降低了定位误差,上位机对速度数据信息可实现调用、存储、实时显示、查询并预警等功能,系统具有实时性强、精度高、鲁棒性好等特点,可以有效提升钨矿井下开采生产的安全性。     

基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断

针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。     

基于辅助粒子滤波算法的车辆行驶状态和参数联合估计方法研究

汽车行驶状态及关键参数的联合估计对于汽车主动控制以及新型结构的验证具有重要意义。介绍了一种应用辅助粒子滤波技术实现车辆行驶状态、参数联合估计的控制算法。该算法以包含定常统计特性噪声的汽车动力学模型为基础,利用龙格—库塔方法模拟汽车动力学模型,同时引入辅助变量,通过二次加权操作使得粒子权重变化趋于稳定,最终实现了行驶状态和关键参数的联合估计,仿真结果表明,辅助粒子滤波可以有效的提高标准粒子滤波算法的精度。     

小波范数熵特征提取的模拟电路故障诊断方法

提出一种遗传优化神经网络与小波范数熵相结合的新型模拟电路故障诊断方法,降低神经网络的结构冗余度和减少过拟合现象。小波范数熵方法提取了故障数据的本质特征,遗传算法优化了神经网络的体系结构,诊断系统实施了模拟数据的故障分类。仿真结果表明,同小波变换预处理的故障诊断系统相比较,这种诊断系统具有更好的网络收敛性能、更高的诊断精确度和更强的推广能力,能对模拟电路故障元件进行有效识别和分类。     

一种电动汽车用动力电池的优选方法

基于线性加权和法,建立了动力电池优选的目标函数,并且引入一种主客观相结合的赋权方法求解该目标函数,解决了现有动力电池评价方法过于依赖主观因素的问题。最后通过北京市电动汽车实际运行的数据,验证了该目标函数的有效性。     

基于联合加权熵的电网自组织临界状态演化

针对潮流熵和网络拓扑熵在表征电网自组织临界演化水平上的局限性,提出用负载率进行加权的加权潮流熵和用度数大小进行加权的加权网架结构熵,分别表征电网负载率和潮流分布变化、电网度数大小和度数分布变化后电网的自组织临界状态演化水平;结合信息论首次提出联合加权熵,综合反映了电网的网架建设、负载率以及潮流分布对电网自组织临界性的影响,从而从一个全面的角度表征了电网的自组织临界演化水平。结合大停电风险评估指标风险价值和条件风险价值对甘肃电网的自组织临界演化进行了仿真计算,仿真结果证明联合加权熵在表征电网自组织临界演化水平上的全面性和有效性。     

基于改进加权公平队列的变电站局域网通信队列调度策略

智能变电站通信网络中以太网技术的发展为智能变电站的数据共享提供了更为有效的途径。局域网通信队列调度策略作为其中的关键一环,其重要性也日益凸显。针对智能变电站中现有的优先级调度策略所存在的不足,对传统的加权公平队列(WFQ)算法进行了适当的改进,并在此基础上提出了一种适用于智能变电站的局域网通信队列调度方法。以典型的智能变电站为例,通过OPNET软件建立了通信网络模型,并对所提的调度策略进行了仿真。仿真结果表明,在紧急情况下,所提的智能变电站综合局域网通信队列调度策略可在保证高优先级队列服务质量的同时改善低优先级队列的延时特性。     

充放储一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法

针对电动汽车充放储一体站并网带来的电压问题以及电压控制分区方法的不足,提出一种一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法。在定义无功源控制的电气距离和评价分区质量的加权社团结构(community structure,CS)多目标模块度指标的基础上,多级阶梯电压控制分区方法分降维聚类、分裂凝聚、还原调整3级进行最优分区。在分区中结合电网运行状态,对一体站功能行为进行多场景优化,根据场景概率计算无功期望。算例采用 IEEE39节点系统对一体站并网进行电压控制分区,验证了方法的合理性和正定性,反映出一体站并网对分区带来的影响;同时采用 IEEE118节点系统进行电压控制分区,验证了方法应用在大系统中的合理性和高效性。     

基于变量代换内点法的加权最小绝对值抗差状态估计

传统内点法加权最小绝对值(WLAV)抗差状态估计能够抑制坏数据影响,提高状态估计精度,但该方法模型复杂,计算效率低,限制了其工程应用价值。文中提出一种基于变量代换内点法的电力系统WLAV估计方法,该方法通过添加中间变量,将非线性量测方程分解为两步线性方程和两步非线性变换,并建立两步线性方程的WLAV估计数学模型。与传统内点法WLAV抗差状态估计相比,该方法无须形成海森矩阵,可有效提高迭代方程中系数矩阵的稀疏度,并减小矩阵的阶数,有效提高WLAV状态估计的计算速度。基于美国电气与电子工程师学会(IEEE)标准系统、波兰电网和国内某省网的仿真结果验证了所述方法的有效性,具有良好的工程应用前景。