基于直流法的配电网单相接地故障离线定位研究

传统的配电网单相接地故障定位方法只能够在各自有效范围内定位故障点,无法通用于各种网络结构和故障情况,主要原因是没能解决配电网故障定位的关键难题:结构复杂,分支多,电容大,接地电阻大.不同于以往的定位方法,所提出的直流定位法利用直流信号进行故障定位,该方法能够克服以上难题,是配网故障定位的有效方案.方法是首先向故障线路注入直流信号,然后通过关键分支点的直流强度检测判断故障路径,直至找到故障点.仿真和现场实验都证明基于直流信号的故障定位方法是可行的、有效的.     

预测控制中的稳态优化策略

预测柠制算法为了在自由度不足时按优先级优先保证基本控制目标，在自由度多余时充分利用自由度提高效益，在算法中引了优化 控制的策略，本文首先介绍和分析了以前对预测控制的改进工作，最后给出了基于目标规划思想的优化策略。     

基于单层感知器的辨识方法及其应用

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络－－ＢＰ网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行ＢＰ网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法的原理应用到单层感知器的学习算法,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。 结果证实。基于改进学习算法的层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因。     

大气散射衰减定标系统设计

观测高能宇宙射线可通过大气荧光探测技术对次级粒子的研究间接实现,而次级粒子在大气传输中受到大气吸收、散射等影响,会影响探测的准确性。为定性定量地确定上述影响,设计了大气散射衰减定标系统,利用已知脉冲能量的激光器向指定方向发射激光脉冲,通过在地面上另外一点测量散射激光的能量,就可以对大气散射的参数进行标定,从而对次级粒子的能量及方向进行修正。此外通过散射通信中常用的非视距单次散射模型研究了大气传输过程中的散射衰减作用,得到不同角度下的计算仿真结果,为大气散射衰减定标提供了理论依据。     

基于Hammerstein模型的预测控制在化工过程中的应用

PTA生产中的浆料配置系统具有Hammerstein模型的特性，利用基于Hammerstein模型的非线性模型预测控制对它进行了应用研究。现场实际应用效果表明控制系统具有良好品质。     

基于单层感知器的辨识方法及其应用

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络———ＢＰ网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行ＢＰ网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辩识算法的原理应用到单层感知器的学习算法中,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。仿真实验的结果证实,基于改进学习算法的单层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因     

基于小波变换的数字图像水印

不可见性和鲁棒性是数字水印的两个基本特征。提出了一种在小波变换中频部分嵌入水印的方法。该方法从小波变换的中频部分选择待嵌入系数,并根据人类视觉系统的频率掩蔽特性对嵌入强度进行自适应调整。实验结果表明,该方法能够使水印的鲁棒性和不可见性达到较好折中,适用于灰度图像和彩色图像。     

BP网络改进方法概述

以ＢＰ网络的结构和学习算法的缺点为出发点,系统地介绍了ＢＰ网络的各种改进方法。     

Lambda整定方法的频域分析及工程应用

Lambda是针对自衡对象有效的PID控制器工程整定方法。在频域上针对使用该整定方法的闭环控制系统进行分析,给出了相位裕度和幅值裕度的计算公式,并对λ选择进行了分析。当λ=τ相位裕度和幅值裕度分别达到61.4°和π,这两个参数都非常接近工程推荐的最佳裕度。当被控对象是高阶过程时,可以采用基于响应曲线的控制模型辨识工程方法获得控制模型的等效模型增益、等效时间常数和等效纯滞后时间,然后用Lambda整定公式进行PID整定。仿真结果展示了获得模型的过程和整定方法的有效性。     

一种确定神经网络初始权值的新方法

针对BP神经网络对易陷入局部极小的缺点,结合粒子群优化算法(PSO)在全局搜索上的良好性能,提出了一种新的算法--PSO-BP混合算法.该算法先用PSO算法将BP网络的初始权值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法进行进一步优化,仿真表明:该方法很好地解决了BP神经网络对初始值敏感、易局部收敛的问题.