基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算

基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点，模拟进化算法具有较好的全局搜索能力，但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点。文中提出了一种计算电力系统最优潮流的新算法——人工免疫算法。该算法是根据人或其他高等动物免疫系统的机理而设计的，将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原，将搜索空间的解作为抗体，依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择，通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率，通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用此算法进行电力系统最优潮流计算，对IEEE 30节点系统的计算结果说明了该算法的有效性。     

基于动态数据交换的控制系统教学研究平台

控制理论和控制系统的教学和研究离不开实验平台的支持。目前,在控制系统实验平台中,按照被控对象的建模方法,可分为实物模型和仿真模型两大类。实物模型又称物理模型,是运用相似性原理,用具体的物理系统代替生产过程中的实际系统。采用实物模型实验,不仅能够直观地反映出被控对象的变化过程,而且能够研究一些数学模型中忽略的因素对系统的影响。仿真模型又称为数学模型,通过分析被控对象各种物理量之间的相互关系,得到能够反映这种关系的微分或代数方程。采用仿真模型实验的优点是灵活,被控对象和控制器都可根据需要改变,另外仿真模型的成本低廉,仅通过软件就可实现。     

基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算

基于一阶或二阶梯度的优化算法在计算电力系统最优潮流时经常陷入局部最优点，模拟进化算法具有较好的全局搜索能力，但是有时也由于过早成熟的现象而陷入局部最优点，文中提出了一种计算电力系统最优潮流的新算法－人工免疫算法，该算法是根据人或其他高等动物免疫系统的机理而设计的，将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原，将搜索空间的解作为抗体，依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择，通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率，通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点，应用此算法进行电力系统最优潮流计算，对IEEE30节点系统的计算结果说明了该算法的有效性。     

基于组态软件和MATLAB的水位模糊控制系统

提出了一种利用MCGS组态软件和MATLAB开发的水位模糊控制系统实现方案。在该系统中，利用组态软件MCGS完成数据采集、控制信息输出以及人机交互等工作，利用MATLAB完成模糊控制算法运算，在MAT—LAB和MCGS之间通过动态数据交换（DDE）协议对过程变量、控制变量和设定值实时更新。通过对水箱的控制实验，结果表明该系统是可行的，并且具有较好的开放性和灵活性。     

UCLINUX下自主移动机器人运动系统设计

设计了在嵌入式操作系统UCLINUX下的自主移动机器人运动系统。该系统主控制器采用了ARM7微处理器，操作系统使用UCLINUX，利用脉冲宽度调制（PWM）技术对直流电机转速进行控制。详细介绍了UCLINUX下电机控制器的设备驱动程序设计和移动机器人基本动作的应用程序设计。该系统已经应用于一个移动机器人原型中，能够成功地实现各种动作。     

人工免疫系统及其应用

人工免疫系统是基于人类和其它高等动物免疫系统原理而提出的一种新的信息处理系统。简要介绍了生物免疫系统的特点，概述了当前几种主要的人工免疫系统和在计算机安全、优化、故障检测及处理、控制等方面的工程应用，并对其应用前景作了展望。     

基于UPLC/Q-TOF MS/MS的芝麻油成分分析

为发现芝麻油中新成分,通过UPLC/Q-TOF MS/MS对4种芝麻油甲醇提取液进行检测分析。结果表明：4种芝麻油中共发现143种共同物质,其中正离子模式71种,负离子模式72种。共同物质中鉴定出77种物质,其余66种为未鉴定成分;77种鉴定成分中包括脂肪酸及衍生物（8种）、芝麻素、芝麻林素、硬脂酰胺等12种已知成分,其余65种为新发现成分;新发现成分包括油酸酰胺、棕榈酰胺、亚油酰胺、芥酸酰胺、8-甲基-N-香草基壬酰胺、辣椒酰胺、N-硬脂酰丙氨酸等17种脂肪酸酰胺,十六碳烯酸、十八碳烯酸等22种脂肪酸及衍生物,5-脱氧基维醇、天孢菌素等5种类黄酮,马泰树脂醇、银杏酸等21种其他成分。芝麻油中含有大量新成分和未知成分,富含的脂肪酸、脂肪酸酰胺、类黄酮、木脂素等物质可解释其独特生理功能。     

人工免疫响应的模型研究

根据人类免疫系统的免疫响应过程和免疫学中独特型免疫网络的假设,从免疫响应中B细胞的结合、B细胞的激励以及复制等方面入手,提出了建立人工免疫响应网络模型的新思想.描述了该免疫网络的结构模型、网络中各单元的相互作用和B细胞的克隆扩增以及网络结构的动态更新,并将网络对抗原的首次响应和二次响应进行了仿真.同人类的免疫系统类似,该免疫网络具有学习、记忆和辨识能力,同时具备分布、并行处理的特点.     

结合小波变换和稀疏主成分分析的复合材料缺陷信号增强算法

脉冲热成像技术被广泛应用于碳纤维复合材料内部缺陷检测。由于原始热成像数据包含不均匀背景及检测噪声,缺陷信号的可视化效果较差,无法直接进行缺陷检测及识别。针对上述问题,提出结合小波变换和稀疏主成分分析（wavelet transforming and sparse principal component analysis,WT-SPCA）的特征提取方法,以提高缺陷信号的可视化效果。首先利用小波变换进行噪声信号去除,进一步采用稀疏主成分分析提取缺陷信号特征。实验结果表明,WT-SPCA方法可有效去除不均匀背景及噪声干扰,准确提取缺陷特征。与主成分分析、稀疏主成分分析等特征提取方法相比,WT-SPCA能够有效提高缺陷信号的可视化效果及缺陷区域的信噪比水平。     

动态模拟发电机组的微机监控系统

本文介绍电力系统动态模拟过程中采用物理模拟与教学模拟相结合的混合模拟的方法，对主设备如发电机，输电线路，负荷等采用物理模拟，而对调节器如励磁，调速等采用数学模拟；重点介绍了恨电机组的硬件和软件构成及实现方法。