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11.
基于GPRS配电网自动化通信系统终端的设计与工程实现   总被引:16,自引:11,他引:5  
针对配电网自动化通信系统对数据传输可靠性和实时性等要求,指出无线通信以其方便、快捷和廉价的优势可弥补传统配电网自动化系统通信方式的不足。提出一种基于通用分组无线业务GPRS(General Packed Radio Service)的配电网自动化通信系统设计方案。在简要介绍配电网系统整体结构、工作原理、主要特点的基础上,详细论述系统的核心部分——GPRS数据通信模块的设计与工程实现。设计的系统已投入电表集抄的实际应用中;实践表明具有实时性强、传输速率快、数据吞吐量大、可靠等特点。  相似文献   
12.
三相电压型PWM高频整流器新型控制算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
将自适应模糊控制算法引入高频整流领域,提出了一种新的三相电压型PWM整流器控制方案。在简化三相整流器模型的基础上,通过仿真将已有控制算法与新的算法进行了比较,结果表明,新的控制算法有良好的效果。  相似文献   
13.
RDS在Web基信息管理系统开发中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
该文介绍如何使用远程数据服务和客户端的脚本编程建造Web基的信息管理系统。文中简述了远程数据服务的工作原理,给出了使用远程数据服务需要经过的步骤并结合一个简单的例子说明其具体应用。  相似文献   
14.
一种改进的入侵检测阴性选择免疫算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对入侵检测系统阴性选择免疫算法中字符串空间收敛效果差以及运行成本高的缺点,在实验的基础上总结出一种基于计算匹配概率公式的改进算法,该算法与字符串长度无关。基于该算法,对算法中的几个关键参数进行了仿真实验,分析了参数对阴性选择免疫算法的收敛速度、检测失败率等的影响。理论研究与仿真结果均表明,新算法具有更好的收敛速度和检测效果,而且时间空间可调。  相似文献   
15.
智能控制策略在高阻抗电弧炉炼钢过程中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用了基于网络环境下的遗传神经网络控制,预估补偿控制,电弧电压平衡,电弧弧长平衡,电弧功率平衡等集成智能控制策略。针对电弧炉炼钢过程的高度非线性,时变性,不确定性,实现了高阻抗电弧炉炼钢过程的最优化控制及实时监控,该系统能较好地适应负荷变化与外部干扰,其控制性能优于普通电弧炉系统,降低了生产成本,提高了生产效率。  相似文献   
16.
一种基于紧支撑连续可微小波的图象边缘检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一般的梯度算子及Laphcian算子在边缘检测中对噪声敏感的问题,用一种二维不可分离的平滑函数来平滑图象,以降低噪声对边缘检出的影响,即提出一类紧支撑连续可微的函数,在2-范数下与高斯函数在有效支撑区间逼近,得到一变形平滑函数。简要证明了变形平滑函数的导数满足容许条件为一维连续小波函数。并给出该小波函数时域和频域的主要性质。将一维变形平滑函数推广至二维,用多尺度的该二维平滑函数对图象进行平滑.用模极大值法和过零点法检测图象的边缘,给出两种算法实现的关键之处。仿真结果表明。模极大值法能有效地从小噪声图象中检测细节边缘,在抗噪声方面优于一般的梯度算子;过零点方法从噪声图象中检出边缘。该算子与LOG算子检测效果相当,从侧面验证了LOG算子的鲁棒性。  相似文献   
17.
综合智能控制策略在电弧炉控制中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
介绍综合智能控制策略在电弧炉炼钢中对提高性能的作用。简述高阻抗电弧炉系统的特点和基于WindowsNT环境下高阻抗电弧炉系统的组成 ,阐述了瞬时值电量采集到有效值的变换算法。针对电弧炉炼钢过程的高度非线性、时变性和不确定性 ,采用了基于遗传退火算法的神经网络控制策略 ,设计了神经网络预估模型和神经网络控制器 ,并优化了功率设定点 ,实现了高阻抗电弧炉炼钢过程的最优化控制。在石家庄钢铁厂的实际应用表明 ,该系统能较好地适应负荷变化与外部干扰 ,其控制性能优于普通电弧炉系统。  相似文献   
18.
毕业设计质量管理与控制体系的探索与实践   总被引:1,自引:1,他引:0  
毕业设计是高等学校本科教育的一个综合性实践环节,是本科专业人才培养的一个重要组成部分。本文针对毕业设计中的质量管理兰控.制,题,利用系统论和控制论的方法,对毕业设计质量与控制体系的基本构成、实施内容、关键环节的管理与控制方法等进行了深入地研究,为建立和完善高等学校毕业设计质量监控体系提出了基本思路和方法。  相似文献   
19.
遗传退火算法及收敛性分析   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对模拟退火算法收敛速度慢和遗传算法存在种群退化问题, 将二者有机地结合在一起, 提出了遗传退火算法, 证明了该算法的收敛性. 仿真结果表明, 遗传退火算法既克服了模拟退火算法收敛速度慢, 又解决了遗传算法中种群退化问题. 该算法不仅适用于一般的组合优化问题, 也适用于目标函数不确定和可变的情况.  相似文献   
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