基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断

针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络（ISSA-RBF）的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型。     

过程内分析和路径调度算法实现

符号执行是路径敏感的分析方法,分析精度高,时间空间消耗较大,是作为单元测试的一种很好的方法。针对符号执行的特点,本文提出一种过程内分析算法和路径调度算法,基于该算法实现了一种测试工具,通过实验,表明该算法在万行级代码的分析能够给出具有指导价值的分析结果。     

基于KPCA-ISSA-KELM的光伏阵列故障诊断方法

为提高光伏阵列故障诊断的精度,提出一种基于核主成分分析（KPCA）和改进麻雀搜索算法（ISSA）优化核极限学习机（KELM）的光伏故障诊断方法。利用KPCA降维提取故障数据的非线性特征,减少外界条件产生的冗余数据,有效提高复杂故障识别准确率。通过融入Levy飞行和自适应权重t对麻雀搜索算法进行改进,并利用ISSA对KELM中的核参数γ和正则化系数C进行优化,建立了基于KPCA-ISSA-KELM的光伏阵列故障诊断模型。实验结果表明,经ISSA优化KELM的光伏阵列故障诊断模型与其他光伏阵列诊断模型相比,在故障诊断精度上达到97%,验证了该模型的准确性和有效性。     

移印机单片微机控制系统

利用单片机８０３１对移印机的运动进行电气控制,给出了硬件电路和软件程序流程图。     

基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断

针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络（ISSA-RBF）的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型。     

用于变电站保护压板状态识别的增强YOLO网络

为解决变电站保护压板识别环境复杂、前景与背景难以分割和小目标检测困难等问题,提出了增强YOLO算法用于变电站保护压板的状态识别。首先,提出了局部残差聚合模块,对堆叠的残差模块的局部残差特征进行聚合,加强复杂环境下的识别能力。然后,将空域注意力机制嵌入到残差模块中,利用空间信息解决前景与背景难以分割的问题。最后,提出交叉空间金字塔模块用于提取全局上下文信息。利用标注的数据集进行验证,实验结果表明,增强YOLO算法相较于改进前算法,保护压板的状态识别效果显著提高。     

模糊滑模控制的异步电动机直接转矩控制系统

本文结合滑动模态控制和模糊控制的特点,推导出异步电动机直接转矩控制模糊滑动模态控制算法,实验仿真表明,这种控制方案不仅使系统具有滑模控制的响应快,对系统参数变化不敏感和鲁棒性强的优点,而且还具有模糊控制不需要精确系统模型的方便性和稳定性等优点。     

基于Profibus-DP通信原理的船舶控制系统的研究

结合实际工程给出了船舶控制系统与现场总线的拓扑结构，揭示了Profibus-DP的通讯机理和链接方式。并阐述了该技术在某3000吨级旅游船舶控制系统中应用的功能特点及优势，其灵活、方便、可靠的控制方式为船舶控制现代化和工业控制现代化提供了有力的帮助。     

基于PROFIBUS-DP总线的船舶电站监控系统

结合实际工程给出PROFlBUS-DP总线的船舶发配电控制系统的拓扑结构,揭示PROFIBUS-DP的通讯机理和链接方式,总结了控制系统的功能特点及优势.     

基于多媒体通信技术的三峡电站视频监控系统

在分析多媒体信息的远程获取和传输技术的基础上,详细说明了三峡电站的视频监控系统的设计方案,给出了系统拓扑结构,介绍了多媒体通信技术在监控系统中应用的特点及防雷措施。