基于IALO-HBP神经网络的超宽带滤波器逆向建模方法

针对双陷波超宽带滤波器使用后向传输（BP）神经网络逆向建模存在精度较低、收敛慢、稳定性不强等问题,提出一种用改进的蚁狮算法（IALO）结合Huber函数优化BP神经网络逆向建模的方法。该方法通过将边界收缩因子连续化,引入动态更新系数以及加入柯西变异来实现对蚁狮算法的改进,并用改进的蚁狮算法优化正向模型的权值,加快建模速度,然后使用Huber函数作为神经网络的评价函数,提高了模型的精度和稳定度。将此方法用于双陷波超宽带滤波器中,实验结果表明,对比BP逆向建模方法,此方法求得的长度、宽度和频率均方误差分别减小了97.44%、99.43%和96.15%,平均运行时间缩短了66.01%,解决了逆向建模的多解问题,提高了设计滤波器的速度和精度。     

稀疏的归一化功放模型及预失真应用*

针对射频功放的非线性特性进行了研究,提出一种新的稀疏化的Volterra级数模型。该模型基于压缩感知算法,将稀疏系统的辨识等效为信号的重构问题,利用正则正交匹配（ROMP）算法对核系数进行稀疏化并选择出活跃的核系数。将提出的模型与记忆多项式（MP）模型、通用记忆多项式（GMP）模型进行比较,较MP模型的建模精度提升10.7dB,模型系数减少25%,较GMP模型的建模精度提升3.9dB,但模型系数减少84.58%。仿真结果表明：提出的方法实现良好的预失真线性化性能,极大地降低模型系数,优于传统的功放行为模型。由此验证对功放的线性化技术发展具有参考价值。     

Doherty功放的贝叶斯正则化神经网络逆向建模研究

针对直接逆向建模方法精度低、稳定性差等缺点,提出了一种采用规则化函数为L1/2范数的贝叶斯正则化神经网络逆向建模方法,L1/2正则化使得网络结构具有稀疏性,能够缩小网络的规模、加快网络的训练速度,用贝叶斯正则化方法可以使网络的输出更加平滑,提高网络的稳定性和泛化能力。将此方法应用到Doherty功率放大器的设计中,在已知Doherty主功放效率、输出匹配端的S11和S21的情况下,分别仿真得出相对应的输出功率和f,可以简化设计过程。实验结果表明,此逆向模型求得的输出功率、与S11相对的f、与S21相对的f比直接逆向建模方法的均方误差分别减少了8.83%、9.30%和9.00%,运行时间分别减少了99.34%、99.40%和99.23%,解决了设计中的多解问题,可用于设计射频微波器件。     

改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法（Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO）。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。     

350 MW超临界CFB机组负荷控制系统建模

针对某350MW超临界CFB机组,从机理分析出发,研究了给煤系统、炉膛热量释放、汽水加热系统和汽轮机系统的动态过程,建立了负荷控制系统模型,并通过稳态工况推导、回归分析和粒子群算法实现了模型参数的辨识和部分未知函数关系的确定。基于实际运行数据,验证了模型的准确性,并在Simulink仿真平台上进行了模型阶跃试验。结果表明:模型输出与实际输出具有良好的一致性,所建立的模型能准确反映机组的运行特性,可以满足各种控制算法的设计要求,为超临界CFB机组负荷控制系统的设计提供了理论基础。     

基于SystemView的FIR数字滤波器设计

SystemView是一个信号级的系统仿真软件,主要用于电路与通信系统的设计和仿真,能满足从数字信号处理、滤波器设计,直到复杂的通信系统等不同层次的设计与仿真要求。本文探讨了运用SystemView进行FIR数字滤波器的设计方法,并给出一个典型实例。通过仿真表明,设计结果能够达到指标要求,且设计过程简单易行,具有实用价值。     

取代苯酚的高效溴化体系探究

溴酚类化合物作为中间体在抗肿瘤、抗细菌、抗真菌、抗病毒及抗氧剂等方面广泛运用,备受关注.但传统溴代试剂存在许多不足,如强腐蚀性、污染环境、价格昂贵、溴利用率低,不利于工业生产等.本文以苯酚为底物、溴化盐为溴化剂,对酚类化合物进行溴化,筛选溴化盐、催化剂的类型和用量、反应溶剂的类型和用量、反应温度等,探究影响反应转化率和...     

基于PMI-IMSET的锅炉辅机故障预警

为实现锅炉辅机设备潜在故障预警功能,保障锅炉系统正常运行,提出基于偏互信息和改进多元状态估计技术的故障预警方法。偏互信息法被用于提取故障特征信息及筛选故障相关变量;改进多元状态估计技术被用于构建辅机设备正常状态模型,采用概率分布采样法代替传统采样法构造过程记忆矩阵。采用观测状态与模型估计正常状态之间的滑动平均相似度作为故障预警标准,当相似度低于阈值时触发警报。以循环流化床锅炉引风机为例,结果表明该方法能够有效预警辅机设备故障。     

硫转移剂水热失活及脱硫动力学研究

对镁铝尖晶石型硫转移剂水热失活动力学和脱硫动力学进行研究,以便明确脱硫反应历程及工艺条件影响关系。经数学推导,建立了关联老化温度、水蒸气分压及老化时间的硫转移剂水热失活动力学模型;建立能够定量表达原料硫含量、硫转移剂藏量及反应-再生过程中主要工艺参数对硫转移剂脱硫影响规律的脱硫动力学模型。结果表明:硫转移剂水热失活符合一级反应规律,模型相对误差小于3%,有较好水热失活预测能力;硫转移剂脱硫符合二级反应规律,模型相对误差小于5%,能够较好预测不同原料、不同硫转移剂藏量及不同工艺条件下烟气中SO2含量的大小。     

基于TMS320VC5409 DSP的指纹识别系统

TMS320VC5409是TI公司生产的一款数字信号处理器，该器件具有良好的性能价格比。文中提出了一种基于这一款DSP的指纹识别系统的设计方案、指纹识别算法设计思路以及硬件结构，重点讨论了对指纹预处理算法的改进，给出了TMS320VC5409和FPS200指纹识别芯片的特性以及CPLD逻辑设计方法。[编者按]