非线性系统的自适应模糊控制器设计

针对非线性系统,为获得更好的控制控制效果,设计了模糊自适应控制器。在模糊控制器的基础上根据反馈控制和调整参数向量的自适应律的求解,综合李雅普诺夫稳定理论设计了模糊自适应控制器,以满足系统的稳定性和控制效果。为验证控制器的有效性,将该控制器应用到二级倒立摆系统的稳定控制,仿真结果表明该控制器的控制效果良好,并与传统的控制方法相比较,其控制效果更佳。     

离散奇异时滞系统时滞依赖稳定性分析与镇定

分别研究了离散奇异时滞系统时滞依赖稳定性分析与镇定问题. 首先给出了一个新的离散奇异时滞系统时滞依赖容许性充分条件. 经过证明, 所提出的方法与现有结论相比, 具有一定的优势. 然后, 运用矩阵理论技巧,设计出状态反馈控制器保证闭环离散奇异时滞系统是容许的. 最后,两个数值例子说明了所用方法的有效性.     

基于可穿戴的智能家居语音控制系统设计

针对目前智能家居控制系统还是以手动控制为主,操作效率低和不够智能的问题。文中设计了基于可穿戴设备、云端语义分析和WiFi无线网络的智能家居语音控制系统方案,以实现对家居设备的智能语音控制。系统关键部分主要由智能手表语音识别、云端语义分析和WiFi终端模块组成。智能手表接收用户发出的语音指令,经云端语义分析后返回分析结果,进而实现对家居设备的控制。通过对系统功能进行测试表明,文中设计的系统与传统智能家居控制系统相比,提高了操作效率并且交互更加智能。     

利用蒸汽引射器的热电联供系统技术与经济性

结合工程实例,提出利用蒸汽引射器(以下简称引射器)对2台额定发电能力为660MW的发电机组进行余热回收,采用中压缸抽汽,引射低压缸排汽,提高低压缸排汽品位,实现对热网回水的逐级升温。对热电联供系统工艺流程、设备选型进行分析。针对典型供暖期,对热电联供系统供暖期总耗煤量、供热耗煤量、发电耗煤量进行测算。将规模相当的热电分供系统(采用传统燃煤锅炉房供热,燃煤电厂发电)作为比较对象,测算热电联供系统的节煤量,热电联供系统供暖期节煤量为87. 32×10~4t。     

利用热电联供热源实现矿井井筒防冻的经济性

提出利用热电联供热源,配合矿井空气加热机组制备热风,为井口送风,实现矿井井筒防冻(方案1)。结合工程实例,将方案1与方案2(采用电蒸汽锅炉,配套现状蒸汽管道和换热设备制备热风的井筒防冻方案)进行经济比较。方案1的投资、供暖期运行费用均低于方案2,方案1的经济性更优。     

玻璃夹胶荧光集光太阳能光伏器件

将荧光材料、光波导技术和太阳电池进行集成,并采用夹胶玻璃工艺构造具有等效聚光的夹胶结构荧光集光太阳能光伏器件。该器件可减少太阳电池的用量,达到降低光伏发电成本的目的,同时热效应低。夹胶结构的采用可有效保护荧光胶层。因此,该荧光集光太阳能光伏器件具有聚光太阳能的优点,又可克服聚光太阳能需要冷却和复杂跟踪系统的缺陷。选择光伏超白玻璃、荧光染料(Lumogen Red 305和Yellow 083)和商品单晶硅太阳电池,采用玻璃夹胶工艺,制作78mm×78mm、156mm×156mm的玻璃夹胶荧光集光太阳能光伏器件,标准太阳照射(AM1.5)下的光电转换效率分别约为3.0%、2.3%。     

电压稳定裕度对于参数的灵敏度的直接计算方法

对于含参数的微分代数电力系统模型,鞍结分岔是静态分岔中最为普遍存在的一种分岔,往往导致电压振荡直至崩溃。而电压稳定裕度容易受到系统参数的影响,即所谓的稳定裕度对参数的灵敏度。为此给出一种解线性方程组直接求解电压稳定裕度对参数的灵敏度的新方法。该方法只需求解左端系数为扩展潮流Jacobi矩阵的线性方程组,避免了零特征值对应的左特征向量的迭代求解,计算量小,计算速度快,尤其适用于研究静态电压稳定性。IEEE标准的118母线检测系统仿真验证了该方法对于电力系统负荷裕度灵敏度计算的有效性。     

一种融合用户相似性与评分距离的个性化推荐算法

基于距离模型的协同过滤通过计算用户间已知评分的距离,并使用该距离来预测目标用户的未知评分,但该类算法因预测需要使用所有邻居而导致需要大量缓存距离计算结果。针对这一问题,设计了一种融合用户相似性与用户评分距离的个性化推荐算法,基于用户间的相似性对邻居进行筛选,使用筛选之后的邻居集合预测未知评分。基于MovieLens数据与现有几种经典算法进行比较实验,证明了设计方法的有效性,在降低29%邻居数量的基础上,该算法提高了预测准确性、推荐列表排序性能等多个关键指标。     

类型相似性与品味影响力的推荐系统评分预测

电影推荐算法依靠计算用户的偏好差异进行推荐,以解决互联网时代的信息过载问题.传统协同过滤等推荐算法主要基于用户间对相同电影的评分差异计算用户偏好的相似性.这类方法忽视了用户的评分行为是一种实际上的选择行为,即便评分不高也体现出用户对该类型电影的兴趣.针对这一问题,本文设计了基于电影类型标签选择概率的用户间相似性计算方法,并建立了以用户为节点,以用户之间的相似性为边的推荐系统的复杂网络模型,并根据上述网络拓扑结构中的节点中心性数据,进一步设计了平衡用户品味影响力函数,调整了用户协同偏好的结果,提出了基于用户偏好相似性和用户品味影响力的电影评分预测方法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文提出的算法与几种典型的现有方法相比较,可以有效的度量用户偏好的相似性以及抵消用户大众化品味影响力被高估在评分预测中带来的负面影响,与现有算法相比预测误差平均降低了2%至5%.