基于一种新型联想记忆神经网络的传感器故障诊断

联想记忆网络是一种反馈型神经网络。由于反馈型网络会收敛于某个稳定状态，因此，可用于联想记忆。神经网络具有高度的并行处理能力和极强的非线性映射能力，可以实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系，因此在机械故障诊断领域中显示了很大的应用潜力。本文以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础，通过引入联想记忆衰减因子，改进神经网络结构和学习算法．应用于系统的故障诊断。     

并联型单相有源电力滤波器的系统设计与实现

提出了并联型单相有源电力滤波器的系统结构和谐波检测方法.着重讨论了主电路及信号检测电路的组成与参数整定,满足了DSP及其控制算法对电路结构及信号的要求,采取了相应的保护和抗干扰措施.实验结果表明,该装置能实现对谐波的实时动态补偿,具有良好的补偿特性.     

PLC专题讲座(2) 可编程控制器的组成

１可编程控制器的基本结构可编程控制器（PC或PLC）是一种以微处理器为核心的用于工程自动控制的工业控制机，其本质是一台工业控制专用计算机。它的软、硬件配置与计算机极为类似，只不过它比一般计算机具有更强的与工业过程相连接的接口和更直接的适应于控制要求的编程语言。PC机硬件主要由中央处理单元（CPU）、存贮器、输入／输出单元以及编程器、电源和智能输入／输出单元等构成。如图所示。１．１中央处理单元（CPU）同一般微处理机一样，中央处理单元是可编程控制的核心部件，它通过输入装置将外设的状态读入并按照用户程序去…     

H桥级联型静止无功发生器研究

提出了一种采用不等直流电压的H桥级联型静止无功发生器,输出的电平级数多于其他串联H桥,并结合选择谐波消除技术,大大减少了输出阶梯波中的谐波含量,使发生器可以和电源端直接耦合,避免了通过曲折变压器耦和带来的缺点。同时针对级联逆变器直流电压不容易均衡的问题,提出了一种不需要改动硬件电路的均衡方法。通过M ATLAB对系统的启动、输出波形、动态反应进行仿真,证明了设计的可行性,表明了系统的运行效果。     

多智能传感器技术在机车轴承故障诊断中的应用分析

分析了传统故障诊断方法中存在的不确定性,利用多智能传感器技术进行机车轴承故障诊断,建立融合诊断系统.该系统采用决策级融合方法来处理由于单个参数带来的诊断的不确定性.     

电力谐波动态监测系统的研究与设计

针对目前常见的检测方法中控制电路过于复杂的问题,文章提出采用以自适应噪声对消技术的神经元电力谐波动态检测方案。采用最小均方(LMS)算法,获得所需的检测谐波信号,利用高精度微型互感器实现信号采集,由DSP实现对电力谐波的动态检测,利用CAN总线实现数据的高速上传给上位机,完成谐波数据的综合处理。该系统已成功地在河南中孚铝厂投入运行,检测精度达到国家标准,具有较高的推广价值。     

基于无谐波检测的LCL-APF直接功率控制

LCL型有源电力滤波器具有补偿带宽高和开关纹波含量低的优点,但由于LCL输出滤波器是3阶系统,在谐振频率处会产生谐振,使稳定控制比较困难。文章提出了一种基于无谐波检测技术的LCL型有源电力滤波器直接功率控制方法,将无谐波检测技术结合到LCL型有源电力滤波器直接功率控制中,该方法省去了复杂的负载谐波电流检测和补偿电流检测,具有良好的有源电力滤波器谐波补偿效果,同时采用直接功率控制提高了系统动态控制性能,此外为克服LCL滤波器谐振问题,在控制器中增加了有源功率阻尼环节。仿真试验结果证明了该方法的正确性和可行性。     

电力谐波智能检测系统设计

文章研究设计了一套电力谐波检测系统;该系统采用基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法,利用掌上电脑对谐波数据进行处理,集电力谐波的检测、显示、分析、预测和报警等功能于一体,实现了对谐波的实时、连续的检测;应用表明,该系统能够有效的检测设定的各次电力谐波,具有良好的应用前景。     

无位置传感器无刷直流电机全局滑模控制研究

针对传统滑模控制应用于无刷直流电机(BLDCM)在趋近模态不具有鲁棒性的缺点,提出了一种新型具有全滑动模态的变结构控制策略,该控制方法对系统参数的不确定性和外部干扰等问题具有较强的鲁棒性,可以较好的抑制常规滑模控制中的抖振问题。同时采用自适应小波神经网络算法提高无刷直流电机转子位置检测精度,从而为无刷直流电机提供准确的换相信号。最后通过仿真实验证明了上述方法的可行性和有效性。     

基于RSA与离散对数的门限群签名方案

基于RSA的因式分解和离散对数问题,文中提出了一种安全性高,具有良好特性的(t,n)门限群签名方案。其安全性是基于求离散对数和RSA大整数因式分解的困难。方案不仅具有可追踪性和防止群内成员共谋获得系统秘密参数,而且还具有签名验证简单且计算量少,签名的匿名性和防冒充性等优点。