火电机组过热汽温神经网络控制的研究

研究了单神经元PID控制器和BP神经网络PID控制器在火电机组过热汽温的应用．实验结果表明,神经网络PID控制结构简单,有较强的鲁棒性,取得了较好的控制效果．     

生丝匀度的计算机图象识别

本文利用计算机图象处理系统,建立了生丝匀度的计算机判别方法,并进行了实际应用。     

火电厂磨煤机出口温度异常分析和故障诊断系统

根据磨煤机出口温度异常报警,进行制粉系统故障诊断的系统研发.基于300MW仿真机平台,得到故障模型,再利用计算机软件技术对模型进行故障分离和显示,达到故障定位的目的.采用通用监控组态软件MCGS,实现故障诊断系统.系统能为火力发电厂运行人员快速的故障定位提供指导,以此帮助操作人员作出准确的操作判断,进一步避免事故的发生,提高了运行的安全性.     

复平面上分形信息的可视化及在纺织纹样设计中的应用

纹样设计是纺织设计的关键,长期以来主要依靠人脑和手工创作,而分形信息的计算机可视化,将原本枯燥的、抽象的数据(数值)转化为图形或图像,直观形象地呈现在人们眼前,为艺术图案的创作开辟了新的源泉。文章主要介绍复平面上分形信息的可视化方法以及在纺织纹样设计中的应用,开拓新的纺织品设计思路,提升纺织纹样的生成速度,使产品的设计生产与现代化纺织生产模式相适应。     

基于分数阶滑模控制的直接矩阵变换器控制策略研究

直接矩阵变换器是一个无中间直流环节的AC-AC变换器,但是它和传统的间接矩阵变换器一样,在电网电压不平衡时其输出性能会下降。针对这一问题,提出了一种分数阶滑模控制以改善矩阵变换器的输出性能。首先,分析了矩阵变换器的拓扑结构和数学模型,得到了不平衡电网下的输出功率,并且根据输出功率表达式设计对应的输出补偿。其次,结合控制目标和直接矩阵变换器的数学模型设计出应用于不平衡电网的分数阶滑模控制器。所设计的控制器旨在实现恒定的有功功率,同时以单位功率因数输入。接着,结合输出补偿使输出的有功功率无脉动,同时无功功率能够跟踪参考信号。最后,在Matlab/Simulink和RT-LAB实验平台建立对应模型,验证该算法的有效性。实验结果表明,分数阶滑模控制在控制性能上要明显优于传统PI控制。     

基于RBF网络的汽轮发电机组故障诊断

针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,设计了RBF网络故障诊断系统．根据输入特征向量进行RBF网络的学习,并将RBF网络诊断故障的方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断．仿真结果表明：RBF网络比BP网络更稳定,训练误差更小。     

微电网多逆变器运行的自适应下垂控制新策略

由于低压微电网在孤岛模式下受线路阻抗不一致等因素的影响,传统的下垂控制无法按分布式电源(DG)单元容量合理均分功率,为此提出了一种新的自适应下垂控制策略。文章分析了微电网孤岛模式下逆变器并联运行的电气特性、虚拟阻抗技术以及传统下垂控制策略,重新设计了逆变器的输出阻抗和P-U下垂控制环,不改变传统的Q-f下垂控制环。P-U下垂控制环的设计原理是根据有功功率P的积分来锁定压差,通过正弦函数解决积分项引起输出电压随时间不断下降的问题,同时利用传统P-U下垂控制环的线性有差调节项提升调节速度,最终使有功功率P得到有效均分。通过仿真结果表明,与传统下垂控制的有差调节相比,该策略可实现无差调节且不受输出阻抗和线路阻抗变动的影响,实现功率的合理均分。     

基于SVPWM和模糊PI参数自整定的Z源逆变器并网研究

相比于传统的电压/电流型逆变器,Z源逆变器能实现升降压变换的功能,同时桥臂不需要死区时间,变换器可靠性更高。在传统SVPWM调制方法里,通过在零矢量中插入直通状态(同一桥臂同时导通),使其应用在逆变器中。Z源逆变器在实现更好交流输出的同时,实现了对直流侧电压任意倍数的升压。对于Z源逆变器传统的控制策略是采用电压外环和电流内环构成的双环PI控制,但双环PI控制无法达到较高的控制精度并且并网电流谐波畸变率较高。针对PI控制的局限性,提出了模糊PI控制器。该控制器利用模糊控制技术,根据误差大小对PI参数进行实时在线调整,从而满足最优的性能要求。通过仿真研究,试验结果证实了所提方法的有效性和正确性。     

基于小波变换和概率神经网络的励磁涌流识别

针对变压器的励磁涌流问题,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的新的变压器差动保护方案,用以实现励磁涌流与其它内部短路电流诸如单相短路、两相接地短路、三相接地短路、匝间短路的鉴别。利用小波变换进行信号分解,提取各尺度高频部分的能量,作为神经网络的输入特征向量,概率神经网络是为了进行模式识别。利用Matlab/Simulink平台上的仿真建模,获取励磁涌流和内部故障电流的数据。大量仿真结果显示,该方案可以有效地识别励磁涌流。