基于MSP430F149单片机的恒流电子负载系统设计

设计一台恒流(CC)工作模式的简易直流电子负载。以MSP430F149单片机为核心,通过A/D采集电流检测模块测量到的电流信息,PID算法处理后,利用D/A输出模块控制V/I转换电路。系统在工作中,无论电子负载两端电压是否变化,流过电子负载的电流为一个设定的恒定值。实际应用表明,该系统对于要求电流恒定的电子负载具有重要的应用意义。     

基于区间不确定性的微网有功—无功联合优化调度

针对微网优化调度问题,首先,考虑到可再生能源(如风电、光伏等)功率预测和负荷预测的不确定性,以及微网系统中有功潮流和无功潮流的强耦合性,提出利用区间描述不确定性,并建立微网系统的有功—无功联合优化调度模型。然后,采用区间序关系模型转换方法,将基于区间不确定性的联合优化模型转换成一般的确定性优化模型,以便于优化问题求解。最后,为验证所提出的微网系统优化调度方法,利用专业优化软件(GAMS)在典型的微网系统算例上进行数值仿真试验,并结合试验结果分析区间不确定水平对微网系统运行成本及各微电源出力的影响。     

不确定奇异摄动系统的变结构控制设计与稳定性分析

对一类不确定奇异摄动系统给出一个变结构控制设计方法,并分析了滑动模的动态 品质.最后给出一设计实例.     

广义系统滑动模控制的研究

研究广义线性系统的滑动模控制问题。给出了新的变结构控制设计方法,分析了现有文献的不足,并对已有控制设计进行了对比。     

一类不确定奇异摄动系统的鲁棒控制

本文研究了一类不确定奇异摄动系统，给出了亲折鲁棒控制器的设计方法，仿真结果表明，对这里研究的系统类型，本文所给控制具有更好的抗干扰能力。     

网络攻击下一类非线性切换多智能体系统的安全自适应控制

针对一类控制方向未知的非线性切换多智能体系统, 本文研究了在不确定网络攻击下的安全控制问题. 网 络攻击破坏传感器真实数据, 导致系统真实信息无法获取且不能直接用于控制设计. 为此, 通过受攻击状态构建一 组新颖辅助变量来消除网络攻击造成的影响. 此外, 所研究的系统包含更一般的不确定性, 即未知控制方向, 未知常 值参数以及不确定攻击. 这些不确定性在设计过程中相互耦合. 利用Nussbaum型函数并设计自适应律补偿耦合后 的不确定性, 极大降低了系统复杂性. 通过系统性地迭代构造出共同Lyapunov函数, 提出了一套安全自适应控制方 法, 保证了受攻击系统在任意切换下达到渐近输出一致性. 最后, 数值仿真验证了该方法的有效性.     

任意相对阶数的鲁棒MRAC方案

本文提出一种新的自适应控制算法,使其可实用于相对阶在于或等于２并附加扰动的情况。     

光储接入的电动自行车棚多电源供电智能切换系统及有序充电策略

随着电动自行车的数量越来越庞大,充电所需的电能消耗以及无序管理所带来的电能浪费已不容忽视。针对目前电动自行车普遍存在直接使用市电而不采取任何节能环保措施的充电现象,设计了一种含光储接入的电动自行车棚多电源供电系统,实现了光伏、储能、市电三种供电电源的智能切换,并设计了一种新的电动自行车棚有序充电控制策略,在保证满足充电需求的情况下,尽可能地提高光伏发电的利用效率。系统具备紧急充电模式和有序充电模式,通过模拟电动自行车棚实际的充电场景,采用有序充电策略进行充电,验证了系统的有效性。     

网络化神经网络的时滞依赖稳定性判据

本文研究了网络化神经网络的稳定性问题.首先,为了利用网络系统的采样特征,定义了一个新的Lyapunov泛函;通过分析网络诱导时延和执行周期之间的关系,采用一个迭代凸组合技术,得到了一个包含较少保守性的稳定性判据.然后,给出一个基于采样数据的神经网络稳定性判据,减少了计算复杂性.最后,通过一个数例,验证了本文方法的有效性和优越性.     

基于时延网络的流程供应链时序数据挖掘

针对连续流程供应链中存在的大量时序数据的知识发现问题，提出了基于信息集成基础上的应用时延神经网络处理时序数据的知识发现方案，解决时序数据膨胀而知识匮乏的问题．在网络数据集成的前提下，采用VB提取数据集市中的综合数据，作为时延神经网络模型的输入序列．利用MATLAB神经网络工具编写知识发现模型来发现时序数据中蕴含的知识，构成知识链并作为供应链优化运行的支撑链．以某选煤厂时序数列分析为例，上述方法在应用中取得较好的效果．