基于红外成像测温的储罐液位传热反问题识别方法

传统的利用红外热像仪进行储罐液位的检测主要是基于对红外图像进行数字处理,因此测量精度不高。通过建立储罐的传热模型,利用有限体积法,对筒体外表面的温度分布进行了数值模拟,并提出了基于筒体外表面温度分布对筒内液位进行定量识别的传热反问题方法,同时分析了初始假设、测量误差(σ)和最大温差对液位识别精度的影响。结果表明:在工程允许的测量误差范围内(σ=2℃),利用红外热像仪检测储罐外表面温度反演估计储罐液位和罐内流体温度有较高的识别精度,误差在2%以内。该方法为储罐液位和内部温度识别提供了一种新的思路和途径。     

基于LM_RBF-PID的板球系统轨迹控制

板球系统是一个典型的两输入两输出系统。针对RBF-PID控制算法存在响应速度慢、震荡严重等问题,在忽略干扰因素的条件下应用拉格朗日方程对板球系统进行数学建模,利用RBF神经网络在线辨识板球系统的离散模型,实现自适应控制。在此基础上用LM算法代替梯度下降法整定控制参数,设计出LM_RBF-PID控制器并与RBF-PID控制器进行阶跃信号响应和方波信号响应对比,最后在板球系统中完成方形轨迹跟踪实验。实验结果表明,所提控制算法提高了轨迹跟踪控制精度,能够确保板球系统跟踪控制良好的稳定性和收敛性。     

神经网络在校正传感器非线性度方面的研究

BP神经网络及其改进算法虽然在测量准确度方面有所改善,但结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用。在引入LM算法的同时,通过分段的方法对其缺陷进行了改进。仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点。     

一种透视变换图像金字塔匹配改进算法

为提高图像匹配的精度和稳定性,在图像匹配过程中用消除了Hessian矩阵的LMA改进算法对两幅图像透视变换矩阵的8个未知参数进行拟合,减少了迭代的计算量。匹配过程中用多分辨率金字塔法对图像进行分解,采用由粗到精的搜索策略,进一步减少了计算量并避免了误匹配。通过对照片进行匹配测试,证明了这种方法的有效性和实用价值。     

多超声波传感器局部放电源定位方法的研究

随着工业的快速发展,电力设备能否正常运行直接关系到电网的安全、稳定。绝缘劣化是电力设备最易发生的故障,其中最重要的原因就是局部放电。超声波检测方法是局放检测定位最传统也是最主要的方法。文章采用LevenbergMarquardt算法求解一个多元非线性方程组得到局放源坐标。测量时运用多个传感器对局放源进行定位,这样可以避免由于个别传感器测量不准引起的偶然误差。再利用K-means聚类算法对Levenberg-Marquardt算法得到的结果进行聚类,选取元素最多的类作为最佳解组,然后对该组求平均值,得到的结果即为最接近实际局放源的结果,这样得到的最终结果更加准确。     

CITT and inverse analyses applied to the study of the mushroom drying process

A study and modeling of the mass transfer phenomenon in the drying process of agricultural products, using Fick’s second law of diffusion adapted to infinite flat plate geometry, are described. An analytical solution methodology, the classical integral transform technique (CITT), is employed. Predicted results are compared with experimental data on the drying of sliced mushrooms in different operating conditions. A phenomenological analysis is made using graphics and tables. The data obtained by CITT and experimentally show negligible differences. The mass diffusion coefficient during hot air drying of mushrooms is estimated. Experimental drying kinetics are applied to the product at different air temperatures and air flow rates aiming to find a solution for the mass transfer equation, using an inverse problem with the Levenberg-Marquardt optimization technique in successive trials. Experimental data are also modified by a normal distribution of random errors. Statistical analyses show good agreement between experimental and predicted curves.     

考虑风电接入不确定性的广义负荷建模及应用

考虑风电接入原负荷节点后带来的节点特性不确定性问题,提出了基于概率统计的广义负荷节点稳态特性学习与建模的新方法。为分析风电接入后功率流向的改变,将节点特性分为电源特性与负荷特性;针对节点特性的不确定性变化,基于历史实测数据对有功功率样本空间进行自适应分段细化,统计其概率分布;利用Levenberg-Marquardt神经网络法学习并提取各段节点特征,构建节点特性统一模型,并以风险分析为例说明新模型的应用。仿真结果表明,所提方法不但可精确建模,而且通过统计数据样本引入概率信息,可对不确定性问题按概率分场景分析,弥补了传统方法对随机特征描述能力不足的缺陷,是对传统建模方法在不确定场景应用上的扩展和延伸,从而可为风电接入后的仿真分析与调度控制提供辅助参考。     

重型超重型动力触探锤击数修正系数外延研究

西部地区河床覆盖层深厚且成因杂、结构散、颗粒粗,勘探取样与原位测试是水电工程地质勘察中常遇的技术难题。利用麦夸特法与通用全局优化法相结合的优化算法,基于1stOpt数学优化分析软件,对现行规范中重型、超重型动力触探锤击数修正系数进行了拟合研究。给出了双因子（杆长、实测锤击数）动力触探锤击数修正系数拟合函数与外延修正系数,并应用于金沙江乌东德水电站。研究成果不仅扩展了动力触探应用范围,而且为测试数据批量化计算与查表内插处理提供了便利,可供河床深厚覆盖层地区水电工程勘察参考使用。     

一种基于共轭梯度的LMBP改进学习算法

对神经网络中的LMBP（Levenberg-Marquardt BP）算法的收敛速度慢进行分析,针对矩阵J^TJ+µI求逆过程运算量过大而造成收敛速度慢的缺陷,根据无约束优化理论,提出一种基于共轭梯度方法的改进LMBP网络学习算法,利用求解大规模线性方程组的共轭梯度方法,避免了烦琐的求逆过程,降低了计算复杂度,加快了网络的收敛速度,通过Matlab仿真,比较了算法的收敛速度,证明了方法的有效性。