基于神经滑模控制的风机变桨系统控制研究

以风力发电系统为背景,由于风速波动及风机叶片扫掠面积上风资源的不均匀分布,风机叶片的变桨需要根据自身风况单独控制,即实现独立变桨.提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的滑模控制策略,优化了风机变桨距的控制方法,提高了风力发电系统的稳定性.将算法植入10 kW风机缩比模型实验台,控制伺服变桨电机,实验台模拟运行结果表明,RBF神经网络滑模控制策略能够改善变桨控制的效果,提高系统的鲁棒性.     

水平轴潮流能发电机组独立变桨距系统

针对水平轴潮流能发电机组轮毂空间小、变桨角度大、变桨力矩大等特点,设计一种新型的基于电液比例控制的齿轮齿条传动方案的独立变桨距系统.该系统机械结构紧凑,占用空间小,各个桨叶变桨执行机构相互独立.在分析变桨距载荷的基础上,建立系统的数学模型,并在AMESim软件中对系统进行了仿真研究.仿真结果表明:该系统顺桨变桨180°只需1.1 s,逆桨变桨180°只需3.4 s,响应速度快,稳定性好,并且可以实现独立变桨,满足了水平轴潮流能发电机组的变桨要求.     

基于统一变桨距控制的立轴风力机启动性能

为提高立轴风力机的启动能力,提出了适宜低尖速比运行的桨距角变化规律,并设计了一种变桨执行机构以实现多组叶片的统一变桨距控制。从变桨执行机构、翼型选择、风轮结构和控制系统等方面介绍样机设计原理,并进行了样机性能实验。结果表明:对称翼型厚度为15%时最佳,而非对称翼型的最大厚度不超过10.4%;实验数据与理论值变化趋势一致,理论值相比实验数据高出20%~30%;通过增加上盘面顺风区叶片迎风面积可以提高启动能力。     

基于灰色理论模型的交叉缩放椭圆管污垢特性预测

灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息的不确定性问题的新方法.灰预测模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的优点.搭建了污垢实验系统来测量管壁温度和出、入口温度等参数,计算出污垢热阻值.用灰色新陈代谢模型对交叉缩放椭圆管污垢预测.结果表明:该模型预测精度较高,可用该模型对污垢热阻进行预测.     

变极性等离子焊设备控制系统研究

根据变极性等离子焊机的发展方向，提出了双电源等离子焊设备的设计方案，其中主电路采用逆变技术，控制系统采用单片控制技术代替传统的模拟控制技术，通过控制时器8253的输出改变IGBT的通断时间，实现对变极性等离子弧焊设备电流频率，正负半波导通比的调节和控制，实验表明，以单片机80C552为核心组成的变极性等离子弧焊设备控制系统硬件设计简单，调节方便，显著提高了系统的可靠性。     

灰预测模型的两种形式及优化模型

基于传统等间距灰预测模型GM（1，1）的两种形式，提出一种带参数的优化模型，从而提高其灰预测精度。     

基于采样数据矩阵和变步长RLS-Kalman算法的空时Rake接收机

提出了一种新的基于采样数据矩阵和变步长RLS－Kalman算法的空时二维Rake接收机，对天线阵列接收信号以码片速率连续进行扩频因子个数采样，构成输入矩阵，经过二维Rake接收机处理后得到输出，自适应算法部分采用时变系统跟踪思想，改造了变步长RLS－Kalman算法，仿真结果表明，二维Rake接收机可以明显提高接收的输出信干噪比，并保留了扩频信号的结构信息，有利于和多用户检测技术的联合。     

基于风电机组LPV模型参考自适应独立变桨控制

为了减少大型风电机组多输入、多输出的非线性耦合影响和独立变桨带来的附加控制载荷,根据线性参数变化理论（LPV）对风电机组风能转换系统进行局部线性化,建立统一化的风电机组独立变桨线性参数变化LPV模型.利用模型参考自适应控制理论（MRAC）,以线性化后的LPV控制系统为被控对象建立参考模型,设计出高性能的独立变桨距自适应控制系统.采取波波夫（Popov）超稳定性分析法给出风电机组LPV模型参考自适应控制律,并对所设计的LPV模型参考自适应独立变桨距系统进行计算机仿真实验.实验结果表明,所设计的基于LPV模型参考自适应系统能够适应机组参数在较大范围内的变化,能够实现风电机组独立变桨系统的整机控制,具有良好的稳定性和快速性.     

600V槽栅IGBT优良性能的机理分析

槽栅结构对功率绝缘栅双极晶体管(insulate gate bipolar transistor,IGBT)的影响主要是n-漂移区的电导调制而不是对沟道电阻的改善,为了论证这一问题,采用仿真工具Sentaurus TCAD,针对600 V的Trench IGBT和Planar IGBT两种结构的阻断特性、导通特性和开关特性等进行仿真分析,重点研究了2种结构在导通态时n-漂移区和沟道区各自所占的通态压降的比例以及n-漂移区内的过剩载流子数量.结果表明:2种结构的沟道区压降所占比例较小且相差很少,槽栅结构的n-漂移区内载流子数量远超平面栅结构,电导调制效果更好,即槽栅结构主要是对n-漂移区的电导调制的改善.同时研究了2种IGBT结构的Eoff-VCE(on)折中曲线,发现槽栅IGBT具有更低的通态压降和关断损耗.     

基于改进型自适应滤波器谐波电流检测方法

针对传统自适应最少方差算法收敛速度和精度受信噪比影响严重的问题,提出一种改进的变步长自适应算法,能使步长因子跟踪实际基频分量变化,极大地减少了噪声对算法收敛速度和精度的影响.利用自适应滤波的预测功能,消除了数字滤波本身所固有的延时性.仿真和实验结果表明该算法能提高电力谐波检测效果.     

股票投资中一种新的技术分析方法

运用灰色系统理论中的GM(1 1)方法建立了上海证券指数65日平均值运行轨道的最高点(上轨)的GM(1 1)预测模型.计算了残差与相对误差,对预测值与实际值进行了关联分析并计算了关联度,经过后验差检验,预测精度合格.为了提高模型预测精度,建立了带残差修正的GM(1 1)预测模型,其预测值与市场实际值非常吻合.同时给出了65日平均值的收盘点、最低点(下轨)的GM(1 1)预测值与实际值的比较.对于个股上海石化股价给出了最高价、收盘价、最低价的GM(1 1)预测值与实际值的比较.该方法适合中长期投资的技术分析.     

系统灰理论在交通量预测中的应用

系统灰预测是灰色理论的一个重要部分.使用GM(1,N)在某些适合的系统中对其中一个或几个变量进行预测,所得结果的精度和可以外推的预测范围都明显优于普通的GM(1,1)模型.在交通运输系统中,交通量、行程时间和交通密度是交通系统中的三种行为变量.本文对交通系统建立灰色系统模型,使用GM(1,N)和GM(1,1)嵌套解法求解,对其中交通量进行预测,预测结果较好.     

动态新息GM(1,1)在卫星电池阵功率预测中的应用

根据观测到的历史数据对卫星理发池阵输出功率的未来值进行预测，可实现对电池阵性能劣化的早期预报。灰色预测方法的GM(1，1)模型只适合对单调递增或递减时间序列进行预测，针对卫星电池阵输出功率具有波动变化的趋势特征，采用实时在线的方法，建立了动态新息GM(1，1)预测模型，经实例预测验证，动态新息GM（1，1）模型可明显地提高预测精度，并且能对电池阵输出功率的波动变化趋势正确预测。该建模方法对其他非单调时间序列的工程预测也具有参考价值。     

灰色模型在忠武输气管道沿线滑坡预警预报中的应用

详细研究了灰色模型GM(1,1)建模过程,并成功地将此模型应用于忠武输气管道中滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用Matlab编写灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值.     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

灰色预测是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、通用性强、计算量小。针对粮食产量的预测问题,依据其历史数据,建立了基于灰色系统理论的时间序列预测模型,利用可信度p^0、关联度R、后验差比值C和小误差概率P等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的,可行的。     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

灰色系统理论在芦苇产量预测中的应用

针对芦苇产量的预测问题,建立了灰色系统预测模型。利用可信度p。、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的、可行的。     

灰色系统理论在韩王矿最大涌水量预测中的应用

矿井最大涌水量的科学预测是煤矿水害防治的前提条件． 本文应用灰色控制系统理论, 对韩王矿近十几年来矿井涌水量进行分析、整理, 建立了ＧＭ （１ , １） 预测模型, 对韩王矿最大涌水量进行了预测, 预测精度较高, 不失为矿井最大涌水量科学计算的有效方法,为矿井最大涌水量科学计算提供了可知的依据     

改进的灰色马尔可夫模型在股票分析中的应用

针对经典马尔可夫方法进行预测需要掌握大量数据和原始的灰色GM（1,1）的指数形特征的问题,采用带波动的多项式代替灰色GM（1,1）模型中的指数形曲线,改进了现有的灰色GM（1,1）马尔呵夫模型．利用改进后的灰色马尔可夫模型对股票价格、上证综合指数进行预测,并与经典的灰色GM（1,1）模型和原始的马尔可夫链模型和灰色GM（1,1）马尔可夫链模型3种方法的预测值进行了比较,得到的股票价格与上证指数的预测值精度优于其他3种方法．     

制造误差的灰自助动态预报

综合考虑灰色系统理论和Bootstrap统计理论的信息预报特点,建立制造误差的灰自助动态预报模型GBM(1,1),以解决信息预报中存在的一些问题。GBM(1,1) 在灰微分建模时进行Bootstrap再抽样,更多地挖掘系统信息,从而更准确地预报系统真值及其分布区间的瞬态变化状况。在计算机仿真中,研究了各种随机误差系统例如正态分布、瑞利分布、均匀分布、三角分布以及混合分布等系统的预报问题,也涉及到一些系统误差例如上升趋势、下降趋势和周期趋势等误差的预报问题。在实际试验中,研究了滚动轴承套圈磨削圆度误差的预报问题。计算机仿真和试验研究表明,GBM(1,1)允许小的数据样本以及各种类型的随机误差与系统误差存在,预报的准确率可以达到95%以上。