一种考虑风电渗透率变化的AGC方法

新能源发电渗透率的提高给传统自动发电控制（automatic generation control，AGC）带来了新的挑战。数据研究表明，风电渗透率的改变会对AGC系统的参数产生影响，在此基础，提出一种基于系统补偿的AGC方法，在AGC参数不能及时在线整定的情况下，能降低对系统稳定性的影响。首先，构建含有风电的区域互联AGC系统模型；然后，讨论了当风电渗透率发生变化时，AGC系统参数的调整依据；在此基础上，设计补偿环节与传统模型预测控制器（model predictive controller，MPC）形成串联结构，以消除当风电渗透率发生变化时，由于参数不匹配对AGC效果的不利影响；最后，通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性，仿真结果表明：当风电渗透率发生变化时，通过补偿环节参数的调整能够有效消除其对系统参数的影响，从而获取更好的频率控制效果。     

采用POSIT算法的中餐宴会台面的测距方法

针对中餐宴会台面人工测量餐具间距离出现的问题,将图像处理和人工智能技术引入台面摆台效果评判中,提出一种POSIT算法求解中餐宴会台面上餐具间距离的方法。首先,利用Hough圆检测算法识别出中餐宴会台面摆台上的餐碟、汤碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯上的圆,通过K-means聚类算法对中餐宴会客人人数和餐桌中心花瓶进行聚类;其次,在设计的黑白标定板中选取4个共面点,利用共面POSIT算法估算相机在目标坐标系下的旋转矩阵和平移向量,根据摄像机模型得出聚类标号为10上各餐具间的实际距离。实验结果表明,与人工测量相比,该方法测量精度高、稳定性良好。     

基于消息队列的通信系统异步传送控制仿真

传统方法对通信系统异步传送控制效果不佳,存在信号干扰及传送时间间隔较长等问题。为此引入消息队列技术,提出一种新的传送控制方法来解决以上问题。对通信系统的空时信道进行空时编码设计,实现空时信道的编码增益与分集增益;利用空时编码实现通信系统中继节点的空间分集,根据空间分集结果制订异步空时传送方案;采用消息队列技术构建通信系统异步传送控制模型,实现通信系统的异步传送控制。为了验证所提方法异步传送控制效果,设计对比实验。实验结果表明,上述方法的传送时间间隔较短,抗干扰能力强,平均分集增益高,说明所提方法更适用于通信系统的异步传送控制。     

基于改进型延时观测器的电热炉温度复合控制方法

电热炉温控系统自身具有大时滞和大惯性的特点,常规控制方法难以实现炉温预期的控制效果。针对此问题,提出一种基于改进型延时观测器的电热炉温度复合控制方法,将扰动观测器与延时观测器相结合,在消除系统集总扰动的同时,估计出时滞前的状态变量,简化滑模控制器的设计,提高系统的抗干扰能力,消除时滞危害。将所提控制方法与GPC控制、基于Smith预估器的模糊自适应PID控制进行仿真对比,结果表明：所提控制方案的响应速度更快,超调量几乎为零,抗干扰能力更强,鲁棒性更好。     

参考信号耦合有用信号对干扰对消系统的影响及其抑制

分析了参考信号耦合有用信号时,实际自适应干扰对消系统的时域特性。分析表明,参考信号含有用信号导致系统时变,改变系统的最佳权值,使系统的干扰对消效果下降,并对有用信号的接收产生影响。根据实际共平台通信系统的收发耦合特性,从时域角度分析得到系统干扰对消比和有用对消比的计算表达式,并得到干扰对消比和有用对消比随相对时延相位变化的规律。提出一种时延匹配方法,通过匹配参考信号提取点至正交功分器输出与接收天线至合成信号注入点间的时延,可以有效抑制参考信号耦合有用信号导致干扰对消效果下降的问题。仿真结果表明,所提出的时延匹配方法能消除有用信号对干扰对消比的影响,还能提高干扰对消效果。     

基于流形学习的光学遥感图像分类

随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用,对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息,分类过程可能导致过拟合现象,针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构,容易造成数据失真这一问题,提出基于流形学习的光学遥感图像分类算法。该算法首先提取出图像的SIFT特征,然后将流形学习运用于特征降维,最后结合支持向量机进行训练和识别。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UCMerced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到了有效提高,达到85%左右;针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,分类精度提高了10%左右。总而言之,基于流形学习的分类算法对通过降维之后的数据能够保持在原高维空间中的拓扑结构,相似特征点能得到有效聚合,预防了"维数灾难",减少了计算量,保证了分类精度。