矿用动力电池荷电状态预测

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)用于预测矿用动力电池荷电状态(SOC)时正则化参数和核函数参数难以优化选择,灰狼优化(GWO)算法在单独求解约束优化问题时出现早熟、稳定性差、易陷入局部最优等问题,在差分进化灰狼优化(DE-GWO)算法的基础上,采用指数函数形式的非线性收敛因子对DEGWO算法进行改进。该非线性收敛因子在迭代过程前段衰减速率低,能更好地寻找全局最优解,在迭代过程后段衰减速率高,能更精确地寻找局部最优解,有效平衡全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明,利用改进DE-GWO算法优化LSSVM参数后建立的矿用动力电池SOC预测模型最大绝对误差为3.7%,最大相对误差为5.3%。     

网络教学平台自动维护系统设计与实现

针对网络教学平台使用过程中出现的问题,设计了一种自动维护系统软件。详细阐述了软件系统的整体功能,给出了文件自动监控的方法和关键程序代码等。软件测试表明了该方法能够快速、有效地解决问题,较好地保障了教学活动的正常进行。     

基于简化滞回OCV模型的锂电池SOC自适应估计策略

受锂电池滞回效应的影响,开路电压与荷电状态之间的关系复杂,给电池建模以及荷电状态的精确估计带来较大困难。以锰酸锂电池单体为研究对象,在通过实验对滞回特性分析的基础上,提出简化的滞回开路电压模型,该模型根据滞回主环路中开路电压差之间的荷电状态积累量大小来构建滞回因子,修正开路电压与荷电状态之间的关系,以提升电池等效电路模型的精度;其次,针对测量噪声异常扰动、模型发生变化及荷电状态初值存在偏差的情况,利用分阶段变换测量协方差及构建自适应因子方法对无迹卡尔曼滤波算法改进,以平衡荷电状态的估计精度和收敛速度。实验结果表明,简化滞回开路电压模型能较为地准确描述锂电池动静态特性,所提自适应无迹卡尔曼滤波算法估计荷电状态的性能有较大提升。     

基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

正则化框架下半监督本体算法

提出正则化框架下的半监督本体算法,将未标记数据的相关信息充分融入到计算模型中.同时,通过将数据嵌入到特征空间,利用特征表示从理论上得到特征空间上的正则化半监督本体学习算法.通过两个实验表明新算法对特定的应用领域具有较高的效率.     

利用C#实现带语速控制的MP3播放器

动态链接库winmm.dll是Windows多媒体相关应用程序接口,用于控制音频和游戏手柄。在C#环境下,利用该库设计了一个MP3播放器,除了实现播放MP3文件的各种基本功能外,还实现了播放的语速控制。     

基于多策略混合改进HHO算法的WSN节点覆盖优化

针对监测区域内无线传感器网络节点部署容易出现分布不均匀、有效覆盖率低等问题,提出一种多策略混合改进哈里斯鹰算法的WSN节点覆盖优化策略。利用Fuch无限折叠混沌初始化、自适应精英个体对立学习、正余弦优化和高斯与拉普拉斯最优解变异策略对标准哈里斯鹰优化算法的性能进行改进。利用改进算法求解WSN节点覆盖优化问题,以监测区域网络覆盖率最大为目标,对节点部署位置寻优。实验结果表明,改进策略能够得到更高的网络覆盖率,减少传感节点冗余,延长网络生存时间。     

直方图受限的窄动态范围彩色图像细节增强

在彩色图像特别是窄动态范围的彩色图像增强中,为了保留更多图像细节,提出一种直方图受限的窄动态范围的彩色图像细节增强方法。该算法在RGB空间分别对三分量进行直方图受限运算,设置分量直方图的累积概率分布阈值C_T,将分量图像直方图分割成2个直方图H_1和H_2;将H_2(受限的直方图)非线性映射至H_1的均匀分布直方图中;合并RGB三分量输出彩色图像。实验结果表明,与同类算法相比,该算法在提高对比度的同时,具有最高的信息熵值,且输出的彩色图像视觉效果自然、清晰。     

基于图像复杂度曲线拟合的快速图像分割方法

针对经典Otsu算法、最大熵算法、最小交叉熵算法等在 低 信噪比图像中分割效果较差的问题,从图像复杂度的角度提出了基于图像背景与目标的对象复杂度的图像分割方法,并采用曲线拟合方法大大减少了计算冗余,提高了算法的实时性与稳定性。实验表明,与经典算法相比,所提快速分割算法具有运行速度快、稳定性与可靠性高等特点,能够有效地解决 低信噪比图像分割效果较差的问题。     

观测模型误差不确定的锂电池SOC估计方法

建立的锂电池非线性系统中存在不确定的观测模型误差时,会影响滤波器估计的精度和稳定性,严重时还会导致估计结果发散。针对这一问题,基于变分贝叶斯自适应滤波方法,提出了一种鲁棒UKF算法。该算法构建虚拟观测噪声用来补偿观测模型误差,并采用逆Wishart分布对虚拟观测噪声协方差建模。在变分迭代过程中,实现对系统状态和虚拟观测噪声协方差的联合后验概率估计,使估计结果自适应地逼近到真实分布。利用无迹卡尔曼滤波对系统状态进行更新。结合锰酸钾锂电池非线性模型进行仿真实验表明,该算法估计锂电池荷电状态具有很好的精度、跟踪速度以及鲁棒性。