DDE技术在污水处理控制系统中的应用

为了进一步实现污水处理控制系统的信息化、智能化,完成现场数据的有效传输和设备之间的无缝连接,构建了基于PLC和组态软件的污水处理控制系统架构,利用动态数据交换(DDE)技术实现现场PLC与VB的数据通信,保证现场数据的实时传输。结合倒置A2/O(Anaerobic-Anoxic-Oxic,即厌氧-缺氧-好氧)污水处理工艺流程,设计污水处理自控系统和监控系统,实现对现场设备的控制和生产过程的实时监视。实际结果表明系统运行稳定,具有良好的控制效果。     

考虑新能源出力不确定性的微网社区双阶段调度策略

针对新能源出力存在不确定性的情况,提出了一种基于多代理技术的微网社区双阶段能量调度策略,分为日前调度和实时调度两个阶段。在日前调度阶段,微网间调度代理(Dispatch Agent)运用蒙特卡洛模拟技术生成场景,通过引入微网之间能量互传模式,计算对应的能量调度矩阵,运用粒子群算法代理(PSOAgent)求解该场景下最优日前调度计划。在实时调度阶段,微网i代理(MGi Agent)基于日前最优期望调度计划,接收新能源t时刻出力数据并与预测期望值进行比较,快速制定t时刻实时调度计划,满足微网i的t时刻供需平衡且运行成本最小,实现微网社区的经济运行。通过与传统多时间尺度方法的对比实验,仿真结果表明所提出的方法在实时调度环节比传统方法具有更小的调度偏差,并且可以有效减少微网社区的弃风弃光现象。     

微弧线性菲涅尔太阳能集热器的设计

分析了微弧线性菲涅尔太阳能集热器镜场安装布置原则,提出了一种微弧线性菲涅尔反射式太阳能集热器设计方法。设计了一套带有光电式太阳单轴跟踪器的集热器,装置中微弧形反射镜能实时跟踪太阳,使反射光线反射到固定安装的吸热器上。并利用Trace Pro光学软件建立了光学模型,通过仿真处于不同角度光照下的镜场布置和光学性能,验证了镜场设计方法的正确性。     

异步切换多智能体系统的协同输出调节

研究了一类控制器模态和系统模态不匹配的异步切换多智能体系统的输出调节问题.利用平均驻留时间和联合切换信号相结合的方法来处理由控制器与系统模态的切换存在时延引起的系统不稳定问题.提出一种基于输出反馈的切换控制策略,给出了异步切换多智能体输出调节问题可解的充分条件.最后,通过仿真实例验证结果的有效性.     

单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建

尽管卷积神经网络在实现单帧图像超分辨率的准确性和速度方面取得一定突破,但仍然存在重建结果细节不明显,过于光滑等中心问题。针对这一中心问题,提出一种基于单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建算法,定义的生成器和判别器分别采用深度残差网络和深度卷积网络,将自注意力增强卷积应用到生成器网络中,为了增强生成图像的质量和训练过程的稳定,对生成器和判别器的学习能力进行平衡,使用相对判别器计算来自对抗神经网络的损失值。主流超分辨重建算法在Set5、Set4、BSD100经典数据集上进行对比,实验结果表明,提出的算法在边缘锐化、真实性和获得更好的高频细节恢复方面能够达到更好的连续视觉效果,同时能够增强生成图像的多样性。     

一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的FKCM

针对传统的模糊核聚类算法(FKCM)需给出聚类个数,且对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点,本文提出了一种基于高斯核化有效性指标的自适应优选聚类数的模糊核聚类算法(GKVI-AOCN-FKCM)。利用基于密度和距离的方法选取初始聚类中心,克服了对初始值的敏感,提高了聚类效率。然后用高斯核函数核化后的有效性指标评价聚类效果并自动确定最佳分类数,从而无监督地实现对数据集的模糊划分。对Iris数据集的仿真实验及石脑油属性数据分类的应用验证了算法的可行性和有效性。     

基于GMM的多模态过程模态识别与过程监测

多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.     

基于混合差分进化和alpha约束支配处理的多目标优化算法

针对约束多目标优化问题, 提出了一种基于混合差分进化和alpha约束支配处理的优化算法. 算法在用约束水平度对个体满足约束条件的程度进行定量化表达的同时融入支配关系. 在初期放宽约束水平度, 利用不可行解所携带的有用信息, 增加种群多样性, 在后期紧缩约束水平度, 控制不可行解的比例, 朝可行域方向进化. 同时, 将动态单纯形交叉算子和差分进化结合起来构成一种混合差分进化算法, 提高算法的探索和开发能力. 对6个典型测试函数求解的结果显示, 本文算法无论是在收敛性方面还是解集分散性方面, 与其它算法相比具有很大的优势.     

基于区域划分的WSN非均匀多跳分簇路由算法

延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

等级反馈蚁群算法求解成品油二次配送问题

针对成品油二次配送路径优化问题，提出了一种可变成本与动态载荷相关的评价指标。考虑蚁群算法求解路径优化问题的高效性，设计了一种等级反馈蚁群（HFAC）算法。采用局部距离等级策略代替基本蚁群算法的随机选取；利用较优（较差）个体对其所在路线进行正（负）反馈调整信息素浓度；对最优路线的子路线进行末端优化调整。通过15组不同类型算例进行仿真实验表明，HFAC算法在成品油二次配送路径优化中优于基本蚁群算法。