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针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。 相似文献
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针对目前国内煤矿井下综采控制系统存在的控制量少、通信速率低,稳定性差等问题,以煤矿井下综采工作面工艺流程为研究对象,以实现负载逻辑控制、环境参数监测与故障处理为目的,研究设计一套通用于煤矿井下综采工作面的监控系统,实现了对刮板运输机、破碎机、转载机等负载的多种控制模式以及沿线闭锁控制功能.实际运行表明该控制系统性能优良、可靠性高、稳定性好,在综采工作面发挥了重要作用. 相似文献
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使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)平方根容积卡尔曼(SCKF)算法,通过引入对称时变渐消因子调节各协方差矩阵,实现改变误差协方差矩阵中多重衰落因子矩阵的工作方式,进而调整滤波增益,计算复杂度虽略有增加,但增强定位模型的适应性与鲁棒性。仿真验证表明,在异常噪声干扰下,改进后的算法(SST-SCKF)相较于SCKF/多重渐消因子的SCKF(ST-ASCKF)算法可有效提高定位准确度,且定位轨迹较于单渐消因子的SCKF算法(STSCKF)更为平滑;利用SST-SCKF算法设计基于UWB技术的定位方案,通过动态模拟实验表明,本文提出的SST-SCKF算法较之SCKF/STSCKF/ST-ASCKF滤波性能更优,为复杂环境噪声下人员UWB定位提供更好的降噪,使定位更为精准。 相似文献
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柔性交流输电系统(FACTS)技术在提高电力系统运行稳定性和用电效率等方面起着至关重要的作用,即在FACTS技术的基础上对静止同步串联补偿器(SSSC)的数学模型和控制技术进行研究,并试将其应用到中低压电网中。先对配电网串联补偿装置的拓扑结构和控制技术的仿真模型再到小型模拟实验调试进行了深入细致研究,最后设计了以DSP+CPLD为核心芯片的模拟串联补偿装置控制系统,该串联补偿装置的控制系统是基于静止同步串联补偿器(SSSC)在配电网中的应用,它可以改变系统电压、电流、相角等参数来提高电力系统运行的稳定性。经Matlab仿真对配电网系统模型的分析和实验室对小型串联补偿装置控制系统的波形验证结果观察,该串联补偿装置控制技术可行,其对动态的无功补偿大大地提高了电网的功率因数,使串联补偿装置的控制系统性能得到了极大地提高。 相似文献
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感应式磁声磁粒子浓度成像(MACT-MI)是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子(MNPs)浓度成像新方法,为降低激励源幅值,产生更加稳定的声压信号,该文提出一种基于矩阵式线圈的磁声磁粒子浓度成像系统,采用天牛须-鱼群优化算法对矩阵式线圈进行优化设计,根据优化结果采用多物理场仿真软件COMSOL对MACT-MI的物理过程进行求解,并将结果与Maxwell线圈进行对比,同时基于实际生物组织环境中的MNPs分布,构建浓度渐变模型,得到了成像区域的磁力、声压分布。结果表明,该文设计的矩阵式线圈能在较小的激励下产生大小相等且分布更为均匀的梯度磁场,从而产生更为稳定的声压信号;根据所构建的浓度渐变模型,MNPs所受磁力和声压波形宽度均与渐变区域宽度成正比,声压峰值与渐变区域的浓度梯度成正比。研究结果可为成像装备的设计以及MACT-MI的后续实验乃至临床应用提供研究基础。 相似文献
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本文的智能调节阀直接从RS-485总线上获得数字命令,通过单片机控制步进电动机转动。并且通过以电位器式角位移传感器、放大器、ADC构成的位置发送器把阀门的开度信号反馈给单片机,以控制步进电机精确定位,并把阀门开度通过总线传给控制端。 相似文献
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文章介绍了以AT89C51和PC机为核心的智能脉冲测试仪的主要电路设计思想,利用脉冲反射法来测试电缆故障,包括脉冲的发送和接收、高速的数据采集和存储、与PC机通讯等工作,完成了电缆故障定位的第一步,仪器基本实现了半自动化和半智能化。 相似文献