配电静止同步补偿器模糊控制的优化设计

针对复杂配电静止同步补偿器模糊控制参数难以调整的问题,建立了基于直接电流控制和简化FBD检测法的配电静止同步补偿器数学模型,在传统模糊PI控制原理的基础上,提出了基于混沌粒子群算法的模糊控制参数优化设计方法。仿真和试验结果表明,该优化方法能精准控制直流侧电压并使其抗干扰能力增强,同时使补偿电流能够快速准确跟踪补偿电流指令值,大幅提高了控制效果。     

基于 ROS 改进算法的无线传感器网络耗能研究

成对广播同步（PBS）是无线传感器网络同步研究的重要协议。无线传感器节点具有体积受限、通信能力有限、存储空间较低、能量有限等特点,对传统的时钟同步协议改进是非常有必要的。因此,研究无线传感器网络的时钟同步算法将具有重要的意义。文章建立在仅接收端（ROS）同步基础上实现范围广阔的网络同步,并且能够在无线传感器网络节点的能耗方向有着不可忽视的作用。通过对单簇网络同步的研究,提出多簇网络同步并对多簇网络同步在无线传感器网络同步中全网成对选择算法（NPA）和基于组的成对选择算法（GPA）做出研究,并且做出了仿真对比。结果显示：在传感器节点数目较少的情况下,NPA 算法与 GPA算法处理消息包数目的性能几乎相同;在网络中传感器节点数目比较多的情况下,GPA 算法明显优于 NPA 算法,信息处理过程中大大减少了消息包数目。最后,对广播同步技术在应用中所出现的问题,提出了基于此算法的新的研究方向。     

基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

基于 Android 手机软件认证的U盘锁系统

为提高 U 盘使用的安全性,文章设计了一种基于 Android 手机软件认证的 U 盘锁系统。介绍了 U 盘使用过程中存在的安全隐患,讨论了该系统的构成及其工作过程,分析了该系统实现方案。文章还开发了手机控制软件（AC）及加锁 U 盘控制程序（UK）,给出了 AC 及 UK 的工作流程图。最后,以一部 Android 手机作为 U 盘开锁控制器,以另一部 Android 手机模拟加锁 U 盘,进行了系统功能测试。测试结果表明,该系统达到了预期的设计目标,且其保密性好、操作简便、实用性强,为 U 盘锁系统的实用化打下了良好的基础。     

支持向量回归在飞灰含碳量软测量中的应用

针对目前锅炉飞灰含碳量难以准确测量的问题,应用支持向量回归和粒子群算法相结合建立了飞灰含碳量软测量模型;建模中以某电厂提供的1 000 MW超超临界机组的测试数据为研究对象,对数据进行了预处理,对各种变量进行了关联度分析,采用粒子群算法优化了模型的惩罚参数C和核函数参数g,建立了飞灰含碳量软测量模型;同时利用测试数据和另选的随机数据验证了模型的准确性和泛化能力;仿真结果表明,飞灰含碳量软测量模型的预测精度较高,相对误差被控制在±1%以内,而且泛化能力较强,为锅炉飞灰含碳量的测量提供了一种有效的途径。     

基于遗传二进制粒子群混合算法的测试点决策研究

测试点选择是测试性分析和设计的前提。通过对测试问题的分析,建立了数学模型和构造了衡量测试集优劣程度的启发式函数,提出了一种遗传-二进制粒子群混合算法求解满足测试性指标要求的最小完备子集。应用实例表明,该算法能够有效的克服单一算法陷入局部最优和早熟收敛等不足,提高了搜索效率,能够有效快速的获得全局最优解。     

S700K转辙机控制电路故障智能分析与定位的研究

近年来,智能故障诊断技术的不断发展与日趋成熟,已经成为一个研究热点;与之相比S700K转辙机控制电路故障的检测手段依旧是人占主导地位,通过简单仪表与个人经验判断相结合的方法进行故障定位;技术手段的缺陷与不足势必导致故障定位精度不高,处理故障时间长;基于上述情况提出了BP神经网络的改进算法,即L-M数值优化算法;通过分析S700K转辙机控制电路故障类型和失效原因,搭建神经网络模型;其次通过微机监测获取相应的故障样本数据,用以进行神经网络的训练和测试;仿真结果表明L-M数值优化算法能及时、准确地对S700K转辙机控制电路的故障进行分析和诊断,对于实现S700K转辙机控制电路故障的自动检测具有十分重要的意义。     

基于神经网络算法的全自动车牌识别功能摄像头研究与开发

正一、项目实施的背景和意义随着我国经济的高速发展,城乡汽车保有量迅速增加,据统计,全国汽车保有量已超过6000万辆,深圳的汽车保有量超过140万量,实现对如此庞大数量的汽车进行有效管理是非常重要且非常困难的工作,汽车车牌号码是车辆管理中最常用的车辆标识,是车辆的身份证;在车辆管理的各个环节,有一项非常频繁的工作就是对车辆进行车牌识别。本项目的研发目标就是实现一套具有联网能力的自动车辆牌     

离散零空间算法在机织物仿真中的应用

针对机织物卡尔丹角多体模型维数较高,计算效率不理想的问题,提出采用离散零空间算法降低多体动力学方程维数,减少计算复杂度和约束违约所导致的数值漂移.首先结合离散零空间等效变换消去拉格朗日乘子项,然后进行结点参数化,实现两次系统降维,提高机织物仿真速度.通过KES剪切试验与仿真,验证了上述算法应用的可行性.通过仿真计算复杂度及效率特征指标对比,反映出优化方程的降维优势和计算高效,尤其适用于大型织物仿真.     

一种新的融合粒子群算法的混合蟑螂群算法

针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法.