基于分形理论的短期电力负荷预测*

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。     

基于未知环境状态新定义及知识启发的机器人导航Q学习算法

由于强大的自主学习能力, 强化学习方法逐渐成为机器人导航问题的研究热点, 但是复杂的未知环境对算法的运行效率和收敛速度提出了考验。提出一种新的机器人导航Q学习算法, 首先用三个离散的变量来定义环境状态空间, 然后分别设计了两部分奖赏函数, 结合对导航达到目标有利的知识来启发引导机器人的学习过程。实验在Simbad仿真平台上进行, 结果表明本文提出的算法很好地完成了机器人在未知环境中的导航任务, 收敛性能也有其优越性。     

超临界流体CO_2提取虎杖中的有效成分

以大黄素为指标对虎杖中的有效成分进行超临界流体CO2萃取。用正交设计法考察了最优萃取条件。影响超临界流体萃取率的主要因素依次是:动态流量、温度、压力、时间;确定了大黄素的最佳萃取条件是:萃取压力25 MPa,萃取温度55℃,动态流量8 kg/h,萃取时间30 m in。超临界流体萃取大黄素的提取率达0.36%。     

哌嗪的生产应用和市场

综述了哌嗪的合成技术和应用开发现状,分析了哌嗪的市场前景。     

机械原理教学与创新设计相结合的实践与探索

把机械创新设计理念融入到课程教学中,使课程教学内容与机械创新设计知识有机融合在一起,向学生全面贯彻机械创新设计理念,提高学生的创新意识。同时结合一些学生创新设计的优秀作品,说明这种教学方式,可以使学生在增加感性认识的同时,更能深刻了解工程实践,促进学生工程实践能力、创新能力等综合素质的培养和提高。     

应用瞬变电磁技术对屯留煤矿南一采区赋水性分析

通过对钻孔以及强干扰区进行参数试验,确定了发射边框、发射频率、发射电流、采样延迟、高压线影响等施工布置参数;结合野外实测数据和钻孔测井资料,进行数据处理和反演,得出采区内的煤系地层与上下围岩有着明显的电性差异;采区北部富水性相对较强,中部和南部富水性相对较弱,F66断层和X26、X35、X79陷落柱是各煤层和奥灰岩的垂向导水通道。     

网络化作战中通信网络相继故障规模的降低方法研究*

通过研究网络化作战中通信网络的相继故障现象,找到其规模的降低方法。着眼于网络化作战中通信网络相继故障的主要影响因素,从充分利用网络资源的观点出发,采用基于节点剩余容量的负载重分策略,建立了一个网络化作战中通信网络的相继故障模型,并进行了仿真实验研究。结果表明,与基于节点度的负载重分策略相比,基于节点剩余容量的负载重分策略能降低网络相继故障的规模约10％;同时研究还发现当网络中节点的初始负载不同时,初始负载较小的网络首先进入相继故障状态且相继故障规模较大;另外研究还发现了当网络化作战中的通信网络具有社团结构     

Ad hoc网络路由协议在不同场景下的仿真研究

移动自组织网在不同场景下的运动特性会有所不同,在不同的场景下移动自组织网络的路由协议的性能也有所不同。通过对现在流行的网络仿真软件NS2的扩展,在仿真软件中模拟出街道或校园的环境和高速公路的场景。针对这不同的两种环境下,运用NS2网络仿真软件的网络路由协议进行仿真模拟,从各种性能指标方面进行分析。研究表明在不同的场景下,按需路由协议AODV表现出了更好的稳定性。     

带有传感器故障的模糊时滞系统的容错控制

针对一类连续非线性时滞系统,在状态不完全可测的情况下,研究了带有传感器故障的容错控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行模糊建模,通过构造广义系统设计了观测器,同时估计出系统的状态与故障,进一步利用平行分布补偿算法（PDC）设计基于观测器的模糊容错控制器,给出了保证该模糊容错控制系统稳定的充分条件。仿真例子进一步验证了所提出方法的有效性。     

一类状态不可测模糊时滞系统的稳定性分析

针对一类基于T-S模型的模糊时滞系统,在系统状态不可测的情况下,应用平行分布补偿算法（PDC）设计了状态观测器,并给出了模糊时滞系统渐进稳定的充分条件。应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,证明了模糊时滞系统渐进稳定性。仿真结果进一步验证了所提出的方法和条件的有效性。