基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

改进神经网络在芝麻油掺伪检测中的应用

研究芝麻油掺伪检测问题,提高检测精度。由于成分复杂,掺伪后化学成分变化,直观难以检测。传统物理或化学芝麻油掺伪检测方法操作复杂,设备昂贵,存在不同程度缺陷。结合近红外光谱技术和神经网络优点,提出一种RBF神经网络-近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法(NIR-RBF)。首先采用近红外光谱提取芝麻油样本的光谱信息,然后采用主成分分析提取光谱信息主要有效成分,最后将主要有效成分输入到神经网络进行学习,得到芝麻油掺伪检测结果。采用建立的模型对掺入不同类型植物油的芝麻油进行检测,结果表明,相对于其它芝麻油掺伪检测方法,NIR-RBF提高了检测精度和速度,降低了检测误差,是一种快速、有效的芝麻油掺伪检测方法。     

飞机地面空调车温度控制的仿真研究

研究优化飞机地面空调车温控制问题,由于飞机地面空调车温度控制是非线性、时变性强的系统,工作环境不确定性,面对复杂系统温控模型不准确,传统的PID控制存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点。为提高温度控制精度,提出了一种新的稳定性好、精度高、抗干扰能力强的遗传-粒子群PID控制方法。结合传统的PID方法,遗传算法和粒子群算法的各自优点,实现了PID参数的在线整定。通过在matlab上进行仿真,实验结果证明算法具有超调量小、响应速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,PID控制性能有显著提高,为飞机地面空调车的温度控制设计提供了依据。     

无相位反馈的分布式发射波束成形技术研究

分布式发射波束成形技术是实现协作通信的一种有效方式,而分布式发射波束成形面临的主要技术挑战有发射信息共享、载波同步、发射时间同步等。本文针对这些技术挑战利用时分双工系统前后向信道的一致性,提出了一种不需要在节点之间反馈相位控制信息的分布式发射波束成形技术。在此基础上,发射节点和目标节点之间数据传输采用OFDM技术,提出了对每个子载波信号分别进行发射波束成形的实现方法。     

人工神经网络技术在电工产品可靠性实验中的应用(理论部分)

本文简要介绍了人工神经网络，BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。     

铸轧铝板坯晶粒度的控制

晶粒度是影响铸轧铝板坯性能的重要因素。论述了铸轧铝板坯产生粗大晶粒的主要原因及其预防措施。     

造纸工业中水回用系统外排膜浓缩水达标排放设计

湖北某工业园区污水处理厂接纳的来水主要为某造纸工业中水回用系统超滤及反渗透膜系统外排的浓缩水,膜浓缩水含盐量高,会抑制微生物的活性,导致污水的可生化性差,处理难度大.针对膜浓缩水的特殊性,污水处理工艺针对性地采用臭氧氧化-硝化及反硝化滤池-曝气生物滤池-芬顿氧化-活性炭吸附工艺,臭氧-曝气生物滤池用于去除来水中的色度、COD及其他有机污染物,硝化反硝化滤池用于脱氮,芬顿氧化用于进一步去除COD及TP,活性炭吸附工艺用于最后的出水水质保障.项目建成运行两年以来,出水水质稳定达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)一级A标准,实现了膜系统浓缩水的达标排放处理.     

AAO工艺污水处理厂的污泥培养驯化与调试

为了高效培养AAO工艺菌种,实现城镇污水处理厂的快速投产,以广东省某污水处理厂为例,介绍了污泥培养驯化过程和经验.该污水处理厂设计规模为3×104 m3/d,采用AAO+磁混凝沉淀工艺.利用大粪和地脚粉作为碳源培养菌种,实现了短时间、低成本、高效率的培养,培养驯化周期为30 d,吨水成本为0.171元,调试期间二沉池出水满足一级A标准.研究分析了污泥培养驯化中易发生的污泥絮体变小现象,提出了减少曝气量、增加外回流量、降低二沉池负荷等解决措施,为同类污水处理厂调试和试运行提供参考.     

智能化磁控谐振高压试验系统研究

目前电网智能化水平的提升对高压试验的智能化和试验效率也有了更高的需求,为解决现有的高压试验电源在高压交流绝缘试验中存在的不足,提升高压试验的效率,提出了一种智能化磁控谐振高压试验系统。该试验系统集升压、补偿和调谐于一体,具有升压调节平滑连续,结构紧凑等优势,可用于工频耐压试验。阐述了该系统的结构组成与基本原理,并搭建了该试验系统仿真模型,通过研究空载和负载运行特性验证了该系统原理的正确性。     

基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法研究

为了及时发现电缆中存在的潜伏性缺陷,研究一种基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法。首先根据传输线理论建立电缆计算模型,然后采用快速傅里叶逆变换（IFFT）将电缆首端反射系数谱转换到空间域,最后利用缺陷定位诊断函数DF（x）实现电缆局部缺陷的定位和诊断。针对存在典型局部缺陷的10 kV交联聚乙烯（XLPE）电缆仿真分析,当选取适当的测试频率和测试点数,缺陷定位误差最低可达0.01%。定位曲线中缺陷对应的DF（x）幅值受分布参数的影响,与电容变化的程度线性相关;缺陷长度在一定范围内,DF（x）幅值与缺陷长度成正比;随着缺陷到电缆首端距离的增加,DF（x）幅值成指数衰减;此外,电缆上多处缺陷的诊断结果相互独立。结果表明,该方法具有良好的灵敏度和精确性。