基于FPA-VVRKFA的手势表面肌电信号识别

表面肌电(Surface Electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了人体肌肉的活动情况,其作为一种便捷的无侵入式肌电检测方法,被广泛地应用于人体动作识别领域.针对表面肌电信号的手势识别问题,提出了一种基于时域特征和向量正则核函数逼近方法(Vector-Valued Regularized Kernel Function Approximation,VVRKFA)的手势识别方法.首先,对MYO臂环采集到的sEMG数据进行活动段检测以提取出活动段;随后,从活动段信号中提取平均绝对值、波形长度、过零点数、均方根和Willison幅值等五个时域特征;最后,应用VVRKFA分类器对提取到的sEMG进行分类识别,同时采用花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)优化分类器参数以保证最佳分类能力.实验结果表明提出的方法在手势动作模式识别上取得了较高的准确率.     

胶片电影中的快速斑块修复算法研究

斑块是胶片电影中最常见的损伤类型问题,传统的斑块修复算法修复质量较好,但修复速度不够快.针对传统斑块修复算法在修复速度上的不足,提出了 一种改进性的快速斑块修复算法.相比于传统修复算法的改进主要体现在运动估计模块和修复模块.运动估计模块使用权重系数矩阵对二维匹配块矩阵做降维处理,得到两组一维特征矩阵,使用一维特征矩阵代替二维匹配块搜索运动矢量最优值.修复模块使用单参考帧修复算法代替双参考帧修复算法.实验结果表明,快速斑块修复算法与传统修复算法相比,主观评价基本一致,修复速度优于传统修复算法.     

基于变采样率UKF算法的动力锂电池SOC估算

电动汽车处于不同行驶工况时,固定采样率的无迹卡尔曼滤波（Fixed Sampling Rate Unscented Kalman Filter, FSR-UKF）算法不能精确估算荷电状态（State of Charge,SOC）。为克服这一缺点,以传统的UKF算法为基础,针对电动汽车不同行驶状态下电池电流的变化特点,将变采样率采集方法与UKF算法融合,根据受控电压源电池等效电路模型及其参数辨识结果,将变采样率UKF（Variable Sampling Rate UKF, VSR-UKF）算法应用于电池SOC的估算中,并设计估算流程图。最后,通过仿真实验,获得最大相对误差不超过1%的电池端电压仿真结果以及最大相对误差不超过5%的SOC估算结果,验证了本研究的正确性和准确性。     

基于反向学习与混合位置中心的樽海鞘算法

为解决樽海鞘算法收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,引入不同的优化策略,提出一种基于反向学习与混合位置中心相结合的樽海鞘算法。该算法在更新领导者位置时进行反向学习;在每次迭代更新中引入位置加权中心和位置均值中心,通过比较不同位置中心值的优劣程度得到更佳食物源位置。在8个不同类型的基准测试函数上的实验结果表明,改进的樽海鞘算法在求解精度、收敛速度上均有明显的提高,且具有更佳的鲁棒性。     

液位智能控制系统在尾矿泵站的探索与实践

利用先进的控制器、高速的工业现场总线、成熟的控制理论,结合现场复杂的工况,整合一套控制系统,对南山矿尾矿车间接力泵站输尾控制系统进行改造,以取代人工调节存在的缺陷,通过尾矿池液位变化实现尾矿输送的自动化控制。     

基于PSO-ABFO的负荷频率控制系统控制器设计与优化

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行.针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食优化算法(PSO-ABFO)的控制器参数整定设计方法.PSO-ABFO在标准细菌觅食算法的基础上,结合粒子群(PSO)算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长,重新定义细菌的健康度并修改细菌迁移的方式,提高算法的寻优速度和寻优精度.最后,建立负荷频率控制系统(LFC)模型进行仿真试验,验证所提控制器设计与优化方法使系统动态性能显著提升.     

基于SoC的单芯片保护装置架构设计优化

智能变电站对保护安装方式和检测要求提高,原有保护系统存在传输速度慢和架构复杂导致可靠性不高等问题,在此背景下,提出对数据进行分流处理交换,采用k-means算法与业务优先级分层管理技术保证数据实时性,并以FPGA作为通信并行的协处理器,提高处理器和FPGA之间的传输效率.基于以上架构研发出基于k-means算法的电力系统SoC芯片继电保护装置.该装置通过实时数字仿真系统RTDS(RTDS)的故障录波图确定保护装置的动作时间,证明该装置的可靠性和实用性,最后将研发的继电保护装置应用于南方电网部分智能变电站中进行了三年的运行,结果表明其运行可靠稳定,实现保护就地化,装置小型化、高防护、低功耗,达到预期的效果.     

基于NSGA-Ⅱ算法的互补能源接入方案优化配置

构建以电力为主体,融合热、气等不同形式能源,在生产、消费多个环节优势互补的多能源系统,是提升能源利用效率,促进能源清洁发展,构建能源互联网的关键.首先,依据风、光等分布式能源稳定模型,构建智慧城市多能互补系统架构;然后综合考虑投资商、电力公司、用电客户等能源主体利益,以系统潮流、接入互补能源的节点电压、装机容量等为条件,建立智慧城市多能互补系统规划模型;最后,引入改进的遗传进化算法,确定模型的寻优流程,对多能互补系统能源网络接入能源的节点位置与装机容量进行优化求解.结果表明,对多能互补系统合理规划,有助于智慧城市能源供应向清洁、可持续化方向发展.     

矿井涌水量重标极差法等维预测模型

目前,矿井涌水量预测方法较多,但预测效果并不十分理想.为了提高预测的精度和速度,鉴于重标极差法对复杂系统演变分析和预测具有的独特优势,建立基于MATLAB的重标极差法涌水量等维预测模型,采用试算法确定涌水量时间序列的后续最佳取值.利用平顶山天安煤业股份有限公司八矿的涌水量资料对模型进行验证,结果表明:该矿涌水量时间序列的Hurst指数H=0.968,涌水量序列均具有很强的持续性;平均循环周期为17个月;建立的模型预测精度达到了98.43％,说明此模型对该矿涌水量的预测十分有效.利用MATLAB软件编写的重标极差法预测涌水量的程序,避开了繁琐的计算,提高了预测速度和精度.     

基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法

载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法.首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理.结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差.