水电机组智能复合控制策略研究

水轮发电机组系统是一非线性、时变、高阶系统,传统PID或模糊控制很难达到理想的控制效果,模糊和PID适当结合控制可提高控制效果。对模糊和PID控制相结合形式进行了讨论,并设计了常用的几种模糊和PID控制结合的控制器;又结合具体水电站控制工程,对控制器进行了仿真分析,并分析了模糊和PID如何优势互补达到较好的控制效果。为了说明问题,设计模糊和PID控制器时用遗传算法和神经网络进行了优化。     

基于ANFIS网络水电机组控制系统建模

利用模糊神经网络ANFIS较强的非线性逼近能力建立辨识模型，对水电机组控制系统输入、输出特性进行了辨识。辨识采用离线训练ANFIS网络和在线辨识相结合的方法，模型能很好地辨识系统输入、输出特性，为研究智能水轮发电机组控制策略提供了有效的建模方法。     

跨流域水电站群中长期补偿效益问题研究

以跨流域混联水电站群为研究对象,建立了系统总保证出力最大和总发电量最大模型.针对总保证出力最大模型,按流域进行分解并逐层优化求解,子系统通过递归优化策略实现协调,计算单元采用动态规划法求解保证出力maxmin模型;针对总发电量最大模型,分析保证出力处理方法,并提出保证出力廊道控制实用求解算法.应用建立的模型和提出的算法对多个水电站群进行联合调度获得了满意结果.     

便携式电力线高频载波通道测试装置的研制

介绍了便携式电力线高频载波通道测试装置设计思想、方法。设计中针对宽频率范围的高速采样特点,硬件采用以FPGA为主的信号采集处理卡,经USB口与便携电脑相结合,处理方便;软件设计了数字信号抽取运算和滤波器。该测试系统充分利用计算机显示、处理、存储功能,集成化程度高,是一多功能数字化的智能测控系统。     

基于自适应模糊神经网络的水轮机特性辨识研究

利用自适应模糊神经网络(ANFIS)较强的非线性逼近能力,建立了辨识模型,对水轮机非线性特性进行了辨识.训练算法采用最小二乘和梯度下降结合的算法来训练参数,模型能很好地辨识水轮机特性,并有一定的透明性,为研究智能水轮发电机控制策略提供了有效的建模方法.     

星箭分离用00Ni18Co7Mo5Ti钢包带的热处理工艺

以00Ni18Co7Mo5Ti马氏体时效硬化不锈钢为研究对象,通过万能试验机、洛氏硬度计研究了不同时效温度下,钢的强度及伸长率的变化规律。从机理上分析了钢的强度随时效温度升高而不断增加,并在500℃左右达到峰值的原因为Ni₃Ti、Ni₃Mo等弥散相的析出;随着时效温度继续提高,钢的强度逐渐降低、而伸长率逐渐提高的原因为逆转奥氏体含量的增多。同时,通过试验及机理分析,在保证钢的强度不会大幅降低的前提下,适当提高时效温度或延长时效时间,均可以通过增加逆转奥氏体的含量而提高钢的伸长率。此时,钢的显微组织主要为马氏体,同时存在少量的逆转奥氏体,主要强化相为Ni₃Ti、Ni₃Mo等弥散相。     

交流采样测量电量的精度问题及解决方法

本文根据交流电量基本原理 ,分析了微机交流采样影响精度的因素 ,并探讨了解决的方法。     

上甑机器人运动学分析及轨迹研究

在利用运动学模型实现上甑机器人的控制中,针对旋转式上甑机器人的特殊结构,通过改进Denavit-Hartenberg法建立其正运动学模型,随后解析其逆解表达式并加以验证。工作空间的仿真结果表明,该试验设计的上甑机器人可完成整层平铺、探气上甑的工作任务;同时利用混合曲线法生成运动轨迹,并分析关节角、角速度及加速度的时间历程,结果表明该方法适用于上甑机器人。     

基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。