PC机与DSP之间串行通信的实现

概要地介绍了TMS320F2812 DSP的基本性能,重点介绍了在Visual Basic 6.0下.利用MSComm控件实现上位PC机与下位机DSP之间异步串行通信的具体实现方式,并给出了一个采用RS-232串行通信标准来实现信息传输的实例.实验结果表明,串行通信简单,界面友好,改善了系统的性能,应用领域广泛.     

基于群搜索优化算法的舰船电力系统网络重构

舰船电力系统(SPS)的网络重构跟陆地电力系统网络重构不同,它是一种典型的非线性组合优化问题。考虑各级负载的故障后供电恢复情况和开关操作次数最少,建立了舰船电力系统故障恢复数学模型。提出了基于群搜索优化算法的舰船电力系统网络重构方法,并增加了离散化过程。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,群搜索优化算法具有可行性和有效性。     

基于群搜索算法的电力系统无功优化

为了提高电力系统的运行效率和经济性能,用群搜索优化算法(Group Search Optimizer)对电力系统各控制变量进行合理配置,以此减少电力系统无功损耗。群搜索优化算法是一种新兴的群智能优化算法,该算法把群成员分为发现者、追随者和游荡者三种,其中游荡者的位置随机选定,这有效地避免了其他算法容易陷入局部最小值问题。选定电力系统中无功投入量、电压变比、发电机端电压等作为控制变量,通过群搜索优化算法对控制变量进行迭代计算和潮流计算,最终计算出最小的网络损耗及其对应的控制变量值。最后用Matlab7.6对IEEE-14、30节点系统进行仿真,并与其他群智能优化算法进行对比,结果显示,群搜索算法的收敛较快且稳定,最终证明了群搜索算法对无功优化的优越性。     

粗糙集理论中属性相对约简算法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效地处理模糊和不确定性知识的数学工具,而求核与约简是粗糙集理论中的两个重要问题,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.本文在分析粗糙集理论的基础上,发现了正区域的一些有用性质,提出了一种利用正区域直接求核的方法,并利用正区域的启发式信息给出了两种相对约简算法.     

基于广义预测控制的船舶编队

针对多船舶之间的编队合作问题,对船舶的编队控制进行研究。利用广义预测控制方法在船舶运行中对理想路径曲线进行预测,得出船舶的运动控制策略;通过运用领导-跟随者编队方法,在Cartesian坐标系下建立船舶编队控制模型,基于这种模型建立一系列船舶航迹约束,得到船队跟随者成员的控制策略。同时在船舶运行过程中,加入风浪的扰动,进行模拟仿真,得到船队的运行轨迹。     

人工鱼群算法的非线性约束优化

人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的寻优策略,它具有鲁棒性强,全局收敛性好,以及对初值的不敏感性等优点.本文引人了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用AFSA算法求解约束优化问题的新进化算法.数值计算证明了算法的有效性.     

基于微粒群优化的船舶柴油机T-S模糊模型

提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-All船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.     

粗糙集属性约简的图论方法

粗糙集模型的推广是粗糙集理论研究的重要方向之一。在分子格的框架下,定义了一个从分子到一般元素的映射,基于该映射,分别构造了两种上近似算子和两种下近似算子,并讨论了这些算子的基本性质。     

基于蚁群算法的泊位调度问题

在集装箱港口的运作中,泊位调试系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一。泊位调度的目标就是确定集装箱港口船舶的停靠泊位和停泊时间。将码头看成离散泊位的集合,以船舶的在港时间最短为目标,应用蚁群算法对该问题进行优经研究,在满足各种约束条件的基础上,充分的利用好码头资源。利用蚁群算法的正反馈和并行搜索特点提高解的质量2和稳定性,通过对某集装箱码头的案例分析,说明该算法的有效性和实用性。