HVDC模糊协调阻尼控制器的设计

分析了区间振荡和暂态能量函数的关系,通过削减系统的区间振荡暂态能量为控制目标来制定阻尼控制策略,设计了高压直流(HVDC)模糊逻辑协调控制器,以提高交直流并联电力系统动态稳定性水平.该控制方案不需要精确的模型参数,充分考虑HVDC系统整流侧直流电流调制和该侧发电机的励磁控制特性,通过模糊规则去协调两个控制系统,实现对系统低频振荡的有效抑制.仿真结果表明,该控制器能有效提高交直流并联系统的动态稳定性水平.     

基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测

在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法.首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值.该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性.     

风力发电系统变桨距模糊PID控制

由于风速的随机性及气动效应的影响,变桨距风力发电系统成为多变量强非线性不确定系统.常规PID控制方法难以取得满意的控制效果,本文在介绍和分析PD型和PI型模糊控制器的基础上,通过在PD型模糊控制器上并联一个积分环节,构成风力发电系统变桨距简化模糊PID控制器.仿真结果表明,该控制系统具有较好的动静态性能及风速扰动的鲁棒性.     

基于提升格式的M带自适应小波变换

提出了基于提升格式的M带自适应小波设计方法.首先设定M带提升小波预测算子与更新算子的基本形式,然后根据提升结构及所选取的误差准则来自适应地调整预测算子及更新算子的系数,从而得到适合给定应用的最优M带提升小波.与目前对M带小波的研究相比较,采用提升格式得到的M带自适应小波既保持了提升方法的快速、简单及可直接在时(空)域上运算的特点,又具有根据实际问题设计出优化小波的优势.给出了两个3带自适应提升小波的设计实例.     

基于模糊动态模型的多变量系统模糊控制

采用模糊动态模型对多变量复杂非线性系统进行模糊控制.首先针对局部线性动态模 型设计状态反馈控制器,然后利用模糊推理确定整个系统的控制;在一系列局部模型通过模糊 隶属函数连接得到的连续的全局模型中,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动,并 利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件.仿真例 子验证了该设计方法的正确性.     

数字锁相环同步切换系统的设计

同步切换是将电动机从变频器切换到电网供电,然后使电动机脱开变频器;或者使变频器与准备脱离电网供电的电动机进行匹配,然后脱开电网,切换到由变频器控制.如果切换不当,会引起很大的冲击电流和功率倒灌.为保证电网和变频器的安全性,采用Matlab软件对高压变频器和电网之间的切换进行研究,计算各种切换情况的冲击电流和功率流向,捕捉最佳投切时刻.设计了切换顺序和各切换状态、数字锁相环系统及在FPGA中的实现,最后给出了相应的切换算法.     

基于整数小波变换和SPIHT编码的录波数据压缩算法

提出了基于整数小波变换和多级树集合分裂SPIHT（Set Partitioned in Hierarchical Tree）编码的电力系统录波数据压缩方法。首先对故障录波数据进行整数小波变换,再对变换后系数量化,然后进行一维SPIHT编码形成嵌入式码流,便于系统根据通讯线路的负荷情况灵活控制传输码率。整数小波变换运算速度快, 节约内存,易于DSP实现。SPIHT编码方法形成的码流易于实现可变码率。仿真结果验证了该方法的有效性。     

钢铁流程工业自动化专业CDIO工程教育模式探讨

"以CDIO人才培养模式为特色的试点专业建设"是教育部、财政部实施"高等学校本科教学质量与教学改革工程"的重要组成部分。北京科技大学自动化专业是CDIO教育部特色专业建设单位,为进一步提升本专业的教学质量,提高学生的实践能力和系统应用水平,本专业依照教育部"质量工程"的要求,设计CDIO人才培养模式下的特色专业建设方案。通过近两年来专业全体教师的努力,自动化特色专业建设已取得了积极成果。     

基于计算智能的多个阻尼控制器协调设计

对电力系统中多个FACTS阻尼控制器之间以及与电力系统稳定器之间的协调设计进行研究，提出序优化和遗传算法相结合的智能计算方法解决阻尼控制器参数的鲁棒最优整定。根据矩阵的迹和其特征值的关系提出一种易于计算的近似目标函数，利用序优化方法评估对比各个解之间的优劣。遗传算法中个体的适应度由序优化方法排序确定，并给出线性排序选择算子，可以大大加速评估和选择的过程，减少计算量，提高效率。给出了基于智能计算方法协调设计多个阻尼控制器的流程．对新英格兰系统的仿真结果验证了设计方法的有效性．     

有效图像压缩的提升小波优化设计

提出了多种群遗传算法和蚂蚁算法融合的提升格式小波优化设计方法。首先采用多种群遗传算法对构成小波的提升步进行优化；并提出局部适应度和全局适应度的概念，将其和蚂蚁算法中蚂蚁选择路径时对全局启发信息和局部启发信息的利用有机地结合起来；采用蚂蚁算法对遗传优化的结果进一步寻优，精确求解适合给定变换问题的最优小波，形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式随机优化方法。将所设计的小波应用于基于小波的图像编码器对指纹及医学图像压缩，实验结果验证了设计方法的有效性和图像压缩性能的优越性。