波纹管加热器在沈海热网中的应用

通过利用波纹管对原有供热齐备进行改造，提高了热网供热能力的质量，使供热经济性大大提高。     

新型的热点簇中心定位算法及其应用

针对煤矿井下人员定位困难以及现有定位算法存在较大定位误差的问题,提出了一种适合煤矿井下环境的新的热点簇中心定位算法.该算法利用RSSI值对移动节点在定位区域中的位置进行归类,有效地解决了现有文献定位方法中存在的定位盲点问题,同时,提高了定位的实时性能和定位精度.数值仿真和实验结果证明了本方法的有效性.     

钢丝圈包布缠绕机可调式导开张紧装置设计

近年来,笔者所在公司针对轮胎制造品质提升、效率提高、成本降低、安全防范的要求,开展了卓有成效的技术攻关活动。长期以来,在钢丝圈缠绕包布过程中,受原设计缠绕机包布导开张紧装置的结构所限,钢丝圈包布缠绕机始终存在张力小、不便于调节、不耐用等缺点,达不到张力均匀的预期效果。这种情况下取消钢丝圈半硫化将会导致钢丝圈排列变     

半钢压延组合式自动检测输送胶片机组改善与应用

在半钢子午胎帘布压延生产线,细炼(热炼机)向供胶(热炼机)输送胶片的过程中,需要检测和排除胶片内是否含有金属异物。针对这一工艺流程,笔者所在公司研究并改善了组合式自动检测输送胶片机组,并应用在半钢压延生产线上,有效杜绝了因输送胶片不连续而导致的挤出机内供胶断流现象,排除了含有     

基于差分进化算法的矿用电动轮自卸车柴油发电机组转速H2/H∞ 控制器优化设计

柴油发电机组是矿用电动轮自卸车动力系统的核心部分.为了研究电动轮自卸车动力系统的稳定性,首先建立了柴油发电机组调速系统的数学模型,然后在此基础上设计非线性H_2/H_∞控制器.传统LMI方法求解H_2/H_∞控制器时,存在引入附加条件的缺点.因此,采用一种改进的多目标差分进化算法(IMOSADE)对H_2/H_∞控制器参数进行优化.数值仿真结果表明IMOSADE算法得到的控制器具有更好的鲁棒性.     

基于LQR最优调节器的倒立摆控制系统

倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统。本文研究分析了单节倒立摆控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器(LQR)的基本原理，并用该方法实现对单节倒立摆的最优控制，MATLAB仿真结果和实验结果表明了该方法的有效性。     

基于双模态自适应小波粒子群的永磁同步电机多参数识别与温度监测方法

提出了一种双模态自适应小波粒子群（Binary-modal adaptive wavelet particle swarm optimization,BAWPSO）的永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）多参数识别与温度监测方法.为了提高算法动态寻优性能,群体被划分为正向学习和反向学习两种模态;对处于不同模态的粒子分别采用正向学习策略与反向学习策略协同求解,扩大了解的搜索空间;同时对粒子个体极值采用自适应小波算子增强学习以提高收敛精度.永磁同步电机参数辨识结果表明所 提方法能够有效地辨识电机电阻,dq轴电感与转子磁链等参数,且能有效追踪系统参数变化值.在辨识出电机定子绕阻值后,根据金属阻值与温度之间的线性 原理间接计算定转子温度,从而实现永磁同步电机系统温度在线监测.     

基于并行动态学习型免疫算法的永磁同步电机状态监测

为提高永磁同步电机(Permanent magnet synchronous machine, PMSM)系统参数辨识与状态监测效率,利用图形处理器(Graphics processing unit, GPU)并行计算与 人工免疫技术相结合的研究方法,建立面向永磁同步电机系统基于GPU并行动态学习型 免疫进化的参数估计与状态监测模型.为提高算法的动态跟踪性能,在抗体演化进 程中,通过知识学习策略来引导算法进化过程,首先将抗体群划分为B细胞群、浆细胞 群以及记忆细胞群,对处于不同进化群体中的抗体分别设计免疫综合学习策略、免 疫反向学习策略和高斯学习策略,以增强抗体间的信息交互;接着,应用图形处 理器并行计算技术进一步加速算法求解过程;最后,将所提算法应用于永磁同 步电机系统参数辨识与状态监测中,实验表明,所提方法能同时准确地对电机的定子 电阻、dq轴电感和永磁磁链等系统关键参数进行估计.依据参数变化实现对系统 运行状态进行在线监测与预警.计算结果表明, GPU并行技术能大幅度提高计算效率.     

双群体伪并行差分进化算法研究及应用

为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.     

基于自适应神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计

提出一种基于自适应三角函数基神经网络的二维线性相位FIR滤波器优化设计方法.该方法根据二维线性相位FIR滤波器幅频响应特性,采用三角函数基神经网络优化算法计算滤波器系数,同时在神经网络训练过程引入自适应学习率算法,提高神经网络的学习效率和收敛速度.通过训练神经网络的权值,使二维线性相位FIR滤波器幅频响应与理想幅频响应...