电动机直接转矩控制磁链模型切换

在分析各种切换模型的基础上,针对实际应用的高低速模型切换存在的问题,采用速度差对时间积分的模型切换方法。试验结果表明采用上述控制策略的调速系统具有良好的静、动态性能。     

双级矩阵变换器变频调速系统特性研究与仿真

为克服传统的交-直-交变频调速系统因变频器需中间直流环节的滤波电感器和电容器而使其体积大,笨重及谐波大的缺点,研究了双级矩阵变换器异步电动机变频调速系统。其功能类似于传统的变频调速系统,而其结构紧凑,体积小,重量轻,并且输入电流为正弦波,对电网无谐波污染。双空间矢量调制两级协调控制能实现整流级零电流换流,极大地减少了开关损耗,提高了变换器的效率。仿真结果表明,双级矩阵变换器异步电动机变频调速系统具有良好的动、静态特性,电机起动和制动时,转矩和转速的变化快速、平稳。     

基于微粒群和模拟退火的图像恢复研究

提出了一种基于微粒群和模拟退火的图像恢复算法.算法结合了微粒群优化快速的搜索能力和模拟退火算法良好的全局收敛性能的优点,能应用于不同类型退化图像的恢复.仿真结果表明,该算法可使图像恢复效果得到改进和提高,是一种有效的图像恢复方法.     

预测控制在大滞后电阻炉系统中的应用研究

工业电阻炉属于时变的大惯性大滞后系统,系统设计非常困难。本文讨论了预测控制算法及其控制器的设计,仿真结果表明,预测控制具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统(MAS,Multi-Agent System)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作.针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型.该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能.该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义.     

基于微粒群优化噪信功率比的维纳滤波算法

在维纳滤波图像恢复中,为确定最佳噪信功率比,必须具备一定的图像先验知识,这使其应用受到了一定局限.提出了一种基于微粒群优化的新技术,采用最小均方误差对恢复图像的质量进行评估,能智能地选择噪信功率比的最佳值.仿真实验表明,从视觉效果、均方误差和峰值信噪比等方面进行比较,其恢复效果比经典的维纳滤波法好,是一种有效的方法.     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能，提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中，每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响，为了提高其全局收敛性，采用多粒子策略，使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响；为提高收敛速度，采用白适应策略，对参数c0进行白适应调整，使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小，这样，在PSO算法的搜索过程中，随着迭代次数的增加，搜索区域会越来越小，从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化，在有限时域内对控制序列进行寻列，给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明，基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

基于MODBUS协议的iFIX与S7-200 PLC的连接

本文提出了一种iFIX2．6与西门子S7-200系列PLC的网络连接的方法，该方法使用MODBUS协议IO驱动程序，通过开发S7-200的通讯程序，从而实现主从结构网络通讯。     

铝带可逆热轧机智能自动控制系统

本文阐述了利用DCS500B全数字直流传动系统、ACA600交流多传动控制系统、S7—400程控器及SIMADYN—D控制器构成的铝板带热轧机电控系统．介绍了系统硬件、软件设计，并着重介绍了智能控制在厚度控制上的应用。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.