外推式高温测量的一种新方法

针对两点法，三点法，微分法，多点温度法，对点的对数法等在动态高温测量中的存在的不足，如：测量误差大，抗干扰能力弱，模型演算复杂，热惯性系数慢变性等对推算结果影响大，提出一种在简化模型的基础上，利用最小二乘原则估计稳态温度值的方法，该方法由于引用了最小二乘估计其算法使热惯性系数的慢变性原则上不影响估计精度；同时该算法模型简单，使用的数据量也不大，比较适合在实际中应用，仿真研究结果表明，在一定条件下，     

过热水蒸汽密度的一种数学模型

在重点论述过热水蒸汽密度数学模型建立方法的基础上，提出了一种新的数学模型．这一模型有很宽的适用范围和较高的精度，特别适合于生产负荷变化大的过热水蒸汽流量计算机精确测量与控制①．     

空间直线拟合的一种方法

首先介绍数据拟合的最小二乘法,提出空间直线拟合的最小二乘法。理论分析和数值实验表明,新方法对解决空间直线的数据拟合问题很有效。     

一种新的盲多用户检测算法

基于非线性最小二乘方法, 提出了一种新的多用户检测算法, 并且证明了在大样本取值的情况下, 这一算法的性能逼近于MOE算法的性能. 仿真分析表明, 算法性能优于CMOE算法, 且能适应环境的变化.     

一种多人多属性决策的最小二乘解

争对一类多人多属性有限方案决策问题，提出采用加权最小二乘法，得出了一种群体均衡决策的排序结果，并以实例说明该方法的应用。     

一种带权因子的相机标定方法

基于最小二乘法的基本原理,提出一种带权因子的相机标定方法.通过研究标定数据的误差分布,充分利用这些统计信息进行二次标定.对于那些偏差出现概率高的实验数据（偏差小）,使用较大的权因子,增加它们对系统表现的贡献.对那些偏差出现概率低的实验数据（偏差大）,使用较小的权因子,抑制它们对系统表现的影响.实验表明,这种带权因子的标定方法,能够有效地提高标定精度.特别是对基于非线性的标定过程,该方法可以充分克服各种随机噪声的影响,从而有效地提高标定过程的稳定性.     

一种基于威布尔分布的继电保护装置可靠性分析的新方法

目前继电保护可靠性研究主要针对保护可靠性评估指标及计算模型方面展开,由于缺乏可靠性基础数据,保护可靠性评估中各种参数很难准确全面获得,评估过程中假设过多,影响了评估效果,难以提供有效的改善措施.收集继电保护装置寿命的相关现场运行数据,对这些数据进行分析处理,应用威布尔分布对其进行可靠性参数估计,利用最小二乘法及平均秩次法估算二参数威布尔分布的参数值,得到继电保护装置寿命的分布函数、分布密度函数、可靠度函数、故障率函数,为继电保护装置的可靠性评估提供依据.     

精密测控系统中一种提高精度的软件方案

为提高仪器设备的系统精度 ,给出了一种低成本软件方法 .利用微机对系统非线性误差进行校正 ,找出最佳校正方案 ,算出校正参数 ,回传给仪器设备 .该方法适用于智能测量控制仪器设备 ;也可以扩展适用于各种传感变送器和执行机构 ,既适用于输入环节的精密测量也适用于输出环节的精密控制     

一种基于遗传规划的数据拟合方法

把数据拟合建模看作是模型结构和参数的优化搜索过程,将遗传规划和最小二乘法结合起来共同实现数据拟合,该方法是先用遗传规划随机生成待拟合函数的结构,再利用最小二乘法确定参数,然后耦合后生成待拟合的函数,实现模型结构和参数的共同识别.数值仿真表明,该方法得到的函数比传统方法得到的函数的拟合精度要高,且计算精度高.     

静液传动混合动力车辆控制策略优化

为了提高静液传动混合动力车辆的燃油经济性,在Matlab/Simulink平台上建立了整车动态性能仿真分析模型,建立逻辑门限控制策略参数优化的有约束非线性规划模型,以燃油消耗率为优化目标,以发动机主动充压转矩差值和主动充压压力限值为优化对象,运用多目标遗传优化算法,在不同的循环工况下对静液传动混合动力系统工作模式的选择...     

多级正向变异的遗传算法提高求解VRP问题效率

应用遗传算法对车辆路径问题(VRP)求解时,由于遗传算法在解决VRP问题时,交叉操作难以保留优秀基因片段,可能导致算法收敛较慢等问题.在一定程度上影响了遗传算法解决VRP问题的实用性.在前人的基础上,通过一种多级正向变异方法,使变异最大程度向好的方向进行,拆除基因片段中较差的基因连接并建立新基因连接,从而得到较优的新基因片段,重复一定的变异次数,让变异达到最优效果.通过实验表明多级正向变异明显提高了遗传算法解决此类问题的效率.     

燃料电池氢气供应系统的自适应预测控制

燃料电池汽车被认为是应对环保和石油危机的有效技术方案之一。研究了燃料电池氢气供应系统,建立了氢气供应系统的数学模型。在此模型基础上应用自适应预测控制理论对氢气供应系统进行控制,建立了预测模型,并进行了仿真。仿真结果表明:与反馈控制相比,自适应预测控制误差小,精度高,能较好地消除压力波动,有利于延长燃料电池中电解质膜的寿命。     

增程式燃料电池车经济性与耐久性优化控制策略

为了避免车用燃料电池由于启停变化、功率波动等状态而导致的性能衰退,在能量管理控制策略的开发过程中需要在保证经济性的同时兼顾燃料电池的耐久性.针对该目标,建立了基于改进动态规划算法的增程式燃料电池车经济性与耐久性优化控制策略,将燃料电池的启停状态设为状态变量,在燃料电池的启动和关闭状态之间增加怠速过渡阶段,实现了燃料电池...     

光催化分解水制氢的临界光能转换效率

为了确定在能量转换上有价值的光催化分解水制氢过程,提出了临界光能转换效率的概念。临界光能转换效率就是系统产出的氢能与外界输入系统的能量相等时的光能转换效率。只有当光能转换效率超过其临界光能转换效率的时候才有可能实现系统的能量收益。对使用Na2S/Na2SO3作为牺牲剂的体系进行了分析计算,结果显示在年产2万t氢气规模下,该系统的临界光能转换效率为13%。     

偏最小二乘回归模型在水文相关分析中的应用

介绍了偏最小二乘回归的基本原理、建模基本思路和交又有效性判别方法，将偏最小二乘回归模型应用于水文相关分析，并与最小二乘回归模型进行比较分析。通过算例分析表明，该模型具有符合水文现象特性的合理结构及较高的相关分析精度，能很好的应用于水文相关分析中。     

Numerical analysis of temperature rise within 70MPa composite hydrogen vehicle cylinder during fast refueling

The numerical simulation model for predicting fast filling process of 70 MPa type Ⅲ（with metal liner） hydrogen vehicle cylinder was presented,which has considered turbulence,real gas effect and solid heat transfer issues.Through the numerical analysis method,the temperature distributions of the gas within the solid walls were revealed; adiabatic filling was studied to evaluate the heat dissipation during the filling; the influences of various filling conditions on temperature rise were analyzed in detail.Finally,cold filling was proposed to evaluate the effect on temperature rise and SoC（state of charge） within the cylinder.The hydrogen pre-cooling was proved to be an effective solution to reduce maximum temperature and acquire higher SoC during the filling process.     

需求侧规模化电动汽车的充电负荷优化调控策略

针对电力需求侧电动汽车(electric vehicles, EV)用户充电行为的不确定性,分析电动汽车充电负荷调度与控制技术,构建电动汽车充电负荷调控优化模型,提出考虑分时电价与削峰填谷的分层多目标电动汽车充电策略,并对某区域内的1 000辆电动汽车的充电场景进行调控仿真试验。结果表明,本研究提出的优化充电策略能够有效降低充电费用和充电功率峰值,验证了所提出的优化调控策略的有效性。     

一种基于神经网络和参数优化的隐式广义预测控制

提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;然后将辨识得到的模型用于隐式广义预测自校正控制中,使用遗传算法(GA)对控制过程进行优化,寻找最优的控制参数(预测时域、控制时域、控制加权系数、柔化系数)。将该方法应用在热工系统中,仿真结果表明了方法的有效性。     

基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。