用实测风速校正的短期风速仿真研究

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。     

基于互信息的电力负荷组合预测模型

针对电力负荷组合预测中权重难以分配问题,运用信息论与模糊评价方法,提出一种新的确定权重的方法.用互信息度量各个预测模型的精度,对所有预测模型的互信息进行模糊评价,并赋予各预测模型相应的权重,互信息大的模型获得较大的权重;反之,获得较小的权重,进而建立一个新的组合预测模型.实例应用表明,经多个误差分析指标的评价,所提出的组合预测模型不仅优于其中任何单个预测模型,而且优于基于熵的组合预测模型.     

永磁同步电机无位置传感器双滑模鲁棒控制

基于表面式永磁同步电机在二相坐标下的数学模型,采用滑模变结构方法设计了由滑模控制器和扩展滑模观测器组成的鲁棒控制系统。针对电机参数摄动和负载扰动对驱动性能的影响,以转速误差为参量建立滑模面,构造滑模速度控制器以取代目前在大多数控制方案中使用的PI控制器,利用Lyapunov理论推导出自适应速度控制律,得出速度控制的参考电流和参考电压表达式。由扩展滑模观测器估算转子速度和位置,分析得到观测器的收敛条件及自适应率,证明了其稳定性。理论分析表明该方案的控制器和观测器性能不依赖于电机参数和负载干扰,具有较强的鲁棒性。仿真结果验证了控制方案的有效性与正确性。     

基于智能协调控制的滑模系统

本文提出了一种基于智能协调控制的滑模系统 ,该系统综合了模糊神经网络、专家数字系统和滑模控制各自的优点 ,经仿真和在自动套印中的应用表明 ,具有良好性能。     

基于变尺度优化方法的神经元PID控制及应用

针对传统PID控制算法的不足 ,利用最优化方法提出一种基于变尺度优化方法的神经元PID控制算法。仿真实验及在伺服电机转速控制中的应用表明 ,该算法具有较快的学习速度及良好的收敛性能,并有效地克服了传统PID算法的缺陷。     

遥感（RS）,地理信息系统（GIS）,全球定位系统（GPS）与人工智能技术（AI …

本文简要地介绍了现代遥感,全球定位系统,地理信息系统和专家系统的特点,并提出了它们之间相互集成的思想方法和总体结构,以及综合应用的前景。     

小波神经网络的遥感图象分类

将小波和神经网络结合起来,提出一种自适应小波函数的神经网络。这种小波函数网络经过训练后,可应用于遥感图象的分类,其分类效果优于最大似然法。     

ODBC在小型C/S企业网中的应用

本文介绍了如何利用ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ６．５,文中ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ４．０及ＯＤＢＣ构建客户／服务器系统的具体步骤及相关注意事项。     

飞行作业机器人动态抓取的非奇异终端滑模自适应控制

飞行作业机器人是指搭载主动作业机构拥有与环境进行物理交互能力的一类新型机器人系统。针对飞行作业机器人在动态抓取时的稳定控制难题,设计了一种非奇异终端滑模自适应控制器,通过设计辅助系统提升飞行作业机器人在面向不确定接触力时的抗扰动性能。利用牛顿-欧拉方法对飞行作业机器人进行动力学整体建模。考虑到机载机械臂末端与物体之间的瞬时接触力是抓取时的主要干扰源,利用冲量定理建立接触力的动力学模型,提高了飞行作业机器人动态抓取时的建模精度。为降低动态抓取时剧烈扰动对飞行控制性能的影响,在控制器中设计辅助系统补偿可能出现的输入饱和问题,加强了处理瞬时扰动的能力。所设计的方法通过Lyapunov理论给出了稳定性证明。仿真和实验结果表明,提出的方法在飞行作业机器人动态抓取过程中具有更强的稳定性和更快响应的优势。     

不确定混沌系统的直接自适应神经网络控制

提出了一种不确定混沌系统动态神经网络直接自适应控制方法.为了确保学习过程收敛性,研究了有效的在线学习算法,证明了闭环系统的稳定性,并针对Lorenz混沌系统进行了计算机仿真研究.