基于MEMS传感器的体操动作识别

针对目前视觉动作识别方法中普遍存在的背景复杂、活动范围有限、个人隐私泄露等问题,设计了一套基于MEMS惯性传感器的体操动作识别系统。该系统主要通过构建传感器网络,采集人体进行体操运动时11个位置的加速度和角速度数据。基于预处理后的两类数据,计算样本均值、标准差、信息熵、均方误差等参数作为分类特征,建立支持向量机(SVM)分类模型,并对6种体操运动的动作进行了有效识别。实验结果表明,SVM算法较K-近邻、朴素贝叶斯、决策树等机器学习算法有更好的识别效果,平均识别率可达97%以上。     

重力及其释放下空间机械臂驱动力差异及模型研究

为降低空间机构系统能耗,减小驱动力地面设计裕度,提高空间机构控制精确度,以四自由度仿人机械臂为对象,研究不同重力环境下的驱动力差异及关键影响因素。首先基于Klein算子与虚功原理建立了考虑关节摩擦的四自由度仿人机械臂动力学模型。然后通过仿真研究不同重力环境下摩擦、关节角速度、末端负载对驱动力矩的影响,并对影响空间驱动力矩的关键因素进行分析。进而参照仿真研究搭建试验平台,在关节轴线不同取向条件下进行驱动力矩差异研究,试验验证了仿真分析的正确性。最后基于试验结果修正摩擦模型并采用PSO算法辨识模型参数,得到适用于不同重力环境下的关节摩擦模型,改进了机械臂的理论建模结果。     

低碳环境下微电网供需联合优化调度

全球多国积极发展低碳经济,大力开发清洁能源。电力市场化改革的积极推进和用户用电个性化的提高,使得电源侧机组调度和需求侧用电管理结合的供需互动理念逐渐成为重要的研究课题。本文建立了以总运行成本最小为目标的微电网供需联合调度模型。该模型对电源侧考虑微源发电的经济性与环保性进行互补发电调度,对需求侧负荷调度时考虑阶梯式补偿价格,并在微电网供需联合调度的经济性目标函数中引入环保性参数,最后仿真验证模型的有效性,并分析了不同补偿价格对削减类负荷调度结果的影响。     

基于PSO-FUZZY控制的UPQC并联侧信号检测算法研究

统一电能质量调节器(UPQC)因其综合了并联型电能补偿和串联型电能补偿的特性.被公认为是极有发展前途的一种新型电能质量调节装置.本文提出了一种基于PSO-FUZZ丫控制的信号检测算法,将粒子群优化的模糊控制器引入其中,进行电压补偿及无功、谐波电流检测,省却了传统的基于瞬时无功理论的电流信号检测方法中矢里变换和低通滤波环节,具有计算简单、检测精度高的特点.通过进行同等条件下的仿真对比及实验分析,验证了该种算法的有效性及优越性.     

基于非对称模糊策略的光伏发电最大功率点跟踪研究

针对光伏发电系统最大功率跟踪问题,根据光伏电池最大功率点两侧具有非对称性的特点,提出了一种基于非对称模糊控制的最大功率点跟踪策略,该智能策略有效地克服光伏电池的非线性和时滞性.通过对Boost变换器占空比的调节,整个系统能迅速地感知外界环境的变化,有效解决了跟踪快速性和跟踪精度之间的矛盾.     

等效无限长有源电力滤波器在环形配电网中的应用EI北大核心CSCD

随着高科技园区等用户对供电可靠性要求的提高,环形配电网成为一种发展趋势。与射线型配电网相似,由功率因数校正电容和系统自身电感导致的谐波谐振现象,使得环形配电网中的谐波污染问题成为人们关注的焦点之一。该文针对环形配电网中谐波谐振现象,基于将环形配电网等效为射线型配电网的基本思想,提出一种在环形配电网中点安装等效无限长有源电力滤波器(infinite active power filter,I-APF)的谐波抑制方案。相比于在环形配电网中点安装阻性有源电力滤波器(resistive active power filter,R-APF)的传统方案,该方案不仅能够获得更好的谐波抑制效果;同时,该方案对于安装位置的改变、电容的改变和非线性负载的改变,均具有更好的适应性和谐波抑制效果。仿真分析和实验结果均验证了该方案的正确性和有效性。     

基于空间冲激响应的圆形换能器辐射声场研究

基于空间冲激响应的稳态声压场理论,从选取距离函数出发,建立了单阵元圆形平面换能器声场中任一场点处的基于傅里叶变换的冲激响应声场模型,该模型适用于声场中的任意位置。并运用Matlab仿真了换能器的轴向与径向声压分布,且在圆形换能器冲激响应的声压分布实验系统上进行验证,实验结果与仿真得到的声压场具有很好的一致性。实验验证表明,仿真结果可准确反映圆形换能器的空间辐射声场分布。该方法计算快捷,对于优化圆形换能器设计参数及提高超声成像检测分辨率有重要参考意义。     

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。     

基于参考点和差分变异策略的高维多目标冷轧负荷分配

为提高高维多目标进化算法收敛精度,分析了参考点及2个差分变异策略的特性,提出了RN2-DE算法改进变异策略,用以替代高维进化算法R-NSGA-II的变异策略。4维函数DTLZ2的实验结果表明,所提算法收敛精度得到明显改善。通过等功率裕量、最小轧制功率、预防打滑、末机架板形良好4个目标函数建立冷轧负荷分配的高维多目标优化问题,并使用所提算进行优化。     

基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断

提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。