基于Labwindows/CVI的电能质量检测系统

为了实现对电网电能质量进行准确地检测,设计了一种基于Labwindows/CVI的电能质量检测系统,用来实现对电网电能质量的准确检测。介绍了系统的硬件结构和软件组成,软件设计采用模块化设计思想,便于系统的扩展与维护。实际应用表明,该系统检测结果准确、稳定可靠、操作方便、维护简单的特点,达到了设计要求,能够满足对电网电能质量快速检测的需要。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

一种基于改进遗传算法的新型小波神经网研究

提出了一种基于改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm , IGA）的新型BP小波神经网络，并通过异或问题和非线性辨识问题进行仿真实验。实验结果表明，基于改进遗传算法的BP小波网络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力，而且具有遗传算法全局快速寻优的特点，与简单遗传算法相比，在收敛快速性和稳定性方面都有了明显的改善。     

基于e-模糊树方法的电力系统状态估计

电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用。为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε-模糊树方法(ε-FT)的电力系统状态估计方法。以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε-FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε-FT模型,并与其他方法进行了对比。随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性。结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响。     

基于多核DSP激光成像雷达数据处理系统

采用多核DSP设计了一个用于地面目标检测的激光雷达实时图像处理系统。在详细分析算法各模块资源消耗量的基础上,完成了硬件电路设计,实现了以主辅拓扑结构为框架的软件并行处理系统开发。在系统实现时,先将图像进行分区,并合理地将分区后的图像分配到四个DSP核中进行处理。最后,将并行系统进一步扩展到双核和六核,并与单核系统进行性能比较。对算法运算时间的测试结果表明,系统处理一帧图像仅需50 ms达到了实时性要求。结果表明,对于固定负载的处理系统,单纯地通过增加并行的核数来提高加速比的幅度是有限的。当增加并行的核数已不能明显地提高计算效率时,在系统设计中应着重减少每个核串行运算的负载量。     

煤层深部采区地震物探探采对比浅析

在三维地震物探的基础上,利用巷探、钻探相结合的综合勘探方法,对煤层深部采区进行补充勘探,可在短时间内进行探采分析,快速、低耗地提供煤矿安全生产所需的详细地质资科.     

煤田边沿区域采煤工艺方式与顶板控制设计浅析

确定采场需要控制的岩层范围是顶板控制设计的首要问题。分析工作面可能的岩层运动步距、需控岩层范围、支护密度、顶板管理方式、支架的倾倒、采运设备的防滑等,并提出了相应的控制和管理措施。