新能源发电接入下储能系统双层优化模型

针对风力发电、光伏发电等可再生分布式电源接入电网带来的网损增加、电能质量降低等问题,提出了一种风光接入下储能系统的双层优化模型.综合考虑储能规划和运行两个方面的耦合效应,上层模型考虑储能规划,以储能配置的位置和容量为决策变量,以储能系统规划成本为目标函数,下层考虑储能系统运行时电网的经济性和稳定性,以储能系统每一时刻(时间刻度为1 h)的出力为决策变量,以电网脆弱性、有功网损、购电成本为目标函数.采用改进鲸鱼算法与YALMIP+CPLEX联合方法在MATLAB中进行求解,选取改进后的IEEE33节点系统进行仿真验证,结果验证了所提模型的合理性,对比不同的场景与结果得到储能的最优配置方案与运行策略.

考虑推进器饱和特性的动力定位船舶递归滑模动态面控制

针对带有饱和特性推进器、速度不可测量以及受外界未知扰动影响的动力定位(dynamic positioning,DP)船舶,设计了一种带有饱和处理模块的递归滑模动态面控制(dynamic surface control,DSC)律。基于高斯误差函数设计了输入输出特性光滑的饱和处理模块对控制律的输出进行限幅处理,构造了高增益观测器利用船舶位置和艏向角信息估计船舶速度,设计了递归滑模动态面控制策略增强控制律对系统参数摄动的非脆弱性,并通过选择合适的Lyapunov函数,证明了DP闭环控制系统的稳定性和所有信号的最终一致有界性。最终,对一艘供给船进行DP仿真分析,结果表明,所设计的控制律对外界扰动具有较强的抵抗能力和对系统参数摄动具有较强的非脆弱性,能够保证DP控制系统具有良好的动态特性和稳态性能。

基于Web应用前端行为模型的测试用例生成

基于Web应用前端模型的测试用例生成是Web应用测试的重要过程,但现有的大多数针对Web应用的模型都只关注Web页面及其事件,忽略了事件触发条件和后续动作。为了更准确地描述现代Web应用程序的动态行为,文中定义了一种新的Web应用前端行为模型(Front-end Behavior Model, FBM)。由于模型中迁移的触发条件可能存在内部变量,即迁移之间存在依赖关系,使得生成的测试用例不能按照输入序列执行,从而影响测试效果。为此,提出了一种优化分组遗传算法来实现可执行迁移路径FTP的自动生成,该算法考虑FTP生成问题的特点,对染色体初始化和适应度函数做出合理的设计,加入修补算子调整个体长度生成了满足迁移覆盖的FTP,并且通过引入自适应的遗传算子和模拟退火接收机制来减少迭代次数,从而加快求解速度。实验结果表明,该算法能够在更高的求解效率的基础上有效保证迁移路径的可行性以及覆盖率。

基于聚类分析和Pearson相关系数法的电网负荷数据清洗与去重

针对电网负荷数据存在冗余和价值密度低等问题,本文提出一种结合K-means算法与Pearson相关系数计算的集成学习方法,对负荷数据进行清洗与去重。设置仿真实验将某地区连续730日的负荷数据进行聚类、切片、排序、比对、去重等分析处理,得到清洗后的新数据集,将新数据集与原数据集代入相同的BP神经网络模型和随机森林模型进行负荷预测,实验结果表明新旧数据集具有相似的特征特性与数据挖掘潜力。与传统的数据去重方法相比,本文提出的数据清洗策略在进行训练集的预处理时,效率和准确度方面均有更好表现,可以为训练用于负荷预测的网络模型提供支持。

智能船舶航行场景复杂度感知方法研究

为了解决智能船舶测试场景构建中的长尾问题并提高其测试效率,提出一种基于视觉图像的航行场景复杂度感知方法。本文从图像纹理特征分析出发,构建航行场景复杂度与特征指标之间的数学模型。首先,采用灰度共生矩阵对待测试图像信息进行特征提取,并利用能量、熵、对比度、逆差矩和相关性等多个参数组成特征向量。接着,提出利用集成学习AdaBoost网络模型进行船舶航行场景复杂度感知,即利用大量的图片对所提模型进行训练和学习,获得场景复杂度与各指标之间的非线性数据感知模型。通过在不同数据集上的不同方法进行对比,实验结果表明该感知模型能够真实的反应船舶航行场景的复杂程度,获得结果与人类视觉感知的结果基本一致,其对智能船舶自主航行场景设计与构建都具有的参考价值。

位置跟踪系统的预测控制研究

在位置跟踪系统中 ,希望系统输出能快速、准确地跟随输入而变化。首先采用阶跃响应法建立了控制对象的数学模型。然后将预测控制的思想用于位置跟踪系统的控制 ,提出了位置控制器的一种设计方法 ,对有关设计参数的选择进行了讨论。并针对一快速成形系统的 X轴永磁同步伺服电机的控制进行了仿真和实时控制实验研究。结果表明 ,所设计的控制器具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。

主动磁轴承的神经网络自适应PID控制

针对主动磁轴承系统的本质不稳定性、非线性和参数不确定性,提出基于BP神经网络的自适应PID控制器.该控制器输出含有P、I、D信号的非线性组合,补偿了磁轴承系统的非线性,使系统控制效果良好;同时控制器可根据磁轴承的运行状况进行在线自学习和自校正,避免了传统PID控制器参数整定困难的缺点.最后基于某磁轴承系统的仿真研究表明了该控制器的有效性.

神经网络和改进粒子群算法在地震预测中的应用

提出了一种基于神经网络与改进粒子群算法的地震预测方法,该方法采用前向神经网络作为地震震级的预测模型,引入改进的粒子群算法对前向网络的连接权值进行修正。为了设计在全局搜索和局部搜索之间取得最佳平衡的惯性权重,基于粒子动态变异思想对粒子群优化算法进行改进,提出了一种动态变异粒子群优化算法,并将其应用于地震震级预测神经网络模型优化。在仿真实验中,将所提出的方法与另外两个采用不同算法的前向网络预测方法进行了比较。结果表明所提出的优化算法收敛速度最快,所得模型的预测误差最小,泛化能力最强,对地震的中期预测有很好的参考作用。

磁悬浮轴承的变参数PID控制

提出了主动磁悬浮轴承的一种变参数PID控制方案,给出了控制器参数的整定原则。在MATLAB的SIMULINK环境下构建控制系统模型,用S-function编写变参数PID控制器的参数变化规则模块和磁悬浮轴承的非线性模型,并进行了动态仿真。仿真结果表明,这种变参数PID控制器对磁悬浮轴承有比较好的控制效果。

直流调速系统的模糊免疫PID控制器研究

为了增强直流调速系统的抗扰动能力和鲁棒性能,提出了一种基于生物体免疫反馈机理的模糊免疫PID控制器．该控制器由一个PID控制器和一个基本的免疫型比例控制器顺序串联而成,免疫型比例控制器中的非线性函数由模糊推理来实现．利用Matlab/Simulink对闭环调速系统进行仿真,结果表明,与常规的PID控制器相比,该系统具有调整时间短、抗扰动能力强、鲁棒性好等优点．

平衡电阻法监测直流系统绝缘

对现有的直流系统绝缘监测方法特别是综合判据法进行分析 ,指出该方法的不足之处。提出一种新的直流系统绝缘监测方法———平衡电阻法。在理论上论证了通过该方法监测直流系统绝缘时既能降低对系统电压的影响 ,又可以提高绝缘电阻的测量精度 ,并在此基础上给出了用平衡电阻法监测直流系统绝缘的基本原理与步骤。基于该原理的样机在现场运行效果良好。

水面无人艇的抗追捕-逃跑策略

针对美国海军的"蜂群"水面无人艇战术,本文研究了水面无人艇在受到多艘敌艇追捕情况下的逃跑路径规划问题。在多障碍物环境模型下,考虑水面无人艇的实际体量和操纵性能约束,提出了一种基于阿波罗尼奥斯圆和安全裕量的敌方水面无人艇威胁区域建模方法。根据威胁区域确定了水面无人艇的被包围状态集和抗追捕-逃跑策略集,并通过两个集合之间的映射关系自主调整逃跑方向。仿真结果表明本文的策略能有效避免我方水面无人艇被敌方捕获,对提高水面无人艇的环境适应性和自主性具有积极意义。

基于改进扰动法的光伏电池MPPT仿真研究

根据光伏电池的特性,搭建了其仿真模型,能够模拟不同日照和温度条件下电池的输出特性。针对占空比扰动法的不足,提出了一种基于模糊-PI控制的占空比扰动法进行最大功率点跟踪,并在Matlab环境下进行了仿真验证。仿真结果表明,与占空比扰动法相比,该方法在外界环境变化时能够快速跟踪光伏电池的最大功率点,有效提高最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能。

磁悬浮轴承功率放大器的研究

主动磁悬浮轴承中的功率放大器可以看成是一个电流跟踪系统 ,其性能的好坏对磁悬浮轴承的性能有着重要影响。从线圈数学模型、功率电路拓扑结构、直流母线电压、电流控制器几个方面对功率放大器进行了讨论与分析 ,并对一单自由度磁悬浮实验系统的电流控制进行了仿真研究。

基于模糊PID的开关磁阻电机调速系统研究

针对开关磁阻电机的非线性和强耦合性,采用了模糊自整定PID调速的控制策略;在此基础上,详细介绍了模糊自整定PID控制器的设计;然后采用Matlab工具箱对基于模糊自整定PID的开关磁阻电机调速系统进行了仿真,并将该仿真结果与基于常规PID的开关磁阻电机调速系统的仿真结果进行了对比;对比结果表明,基于模糊自整定PID的开关磁阻电机调速系统具有良好的动态性能。

九点五态控制器及其仿真研究

在九点控制器的基础上提出了一种九点五态控制器 ,保留了九点控制器中的 5个主要控制作用 ,简化了 4个次要的控制作用 ,并利用九点五态控制器各点参数的实际意义及其对控制过程的影响 ,对参数进行合理的调整 ,以获得最佳的控制效果。仿真结果验证了所提方案的有效性。

磁力轴承控制器的PID参数单纯形法寻优

主动磁力轴承通常采用PID控制,但由于磁力轴承具有高度的非线性,传统的PID参数整定方法往往效果不佳。采用线性规划中面向多变量寻优的单纯形法对PID参数进行寻优,并采用改进的ITAE性能指标对响应性能进行评价,给出了详细的寻优步骤。Matlab环境下的仿真结果表明,经单纯形法进行参数寻优后的PID控制器可以较好地实现转子的快速起浮和稳定悬浮。

主动磁轴承的神经网络辨识研究

简述了主动磁轴承的工作原理及数学模型,在传统系统辨识的基础上提出了基于BP神经网络的非线性辨识方案.通过闭环控制使转子稳定悬浮,并在控制器的输出信号中加入随机噪声,以使系统被充分激励.按照10 kH z的采样频率对磁轴承的I/O数据进行采样,以用于磁轴承特性的辨识.对某单自由度磁轴承的仿真表明,神经网络模型能够以很高的精度逼近磁轴承的输入输出数据,且对不同的输入信号有较好的泛化能力,验证了所提方案的有效性.

带有UKF滚动时域估计的动力定位控制器

针对随机扰动下船舶的动力定位控制问题,将基于无迹卡尔曼滤波的滚动时域估计与非切换解析模型预测控制相结合提出一种非线性控制器设计方法。应用基于无迹卡尔曼滤波的滚动时域估计结合差分法所得的离散模型设计非线性滤波器,获取系统状态估计值,并采用无迹卡尔曼滤波方法计算到达代价;参照船舶动力学模型,应用非切换解析模型预测控制方法,设计动力定位非线性控制器。将所提出的方法应用于某供应船动力定位控制器的设计。通过仿真验证了所设计的动力定位控制器的有效性。

uClinux在嵌入式系统中的移植研究

uClinux是针对微控制领域而设计的Linux操作系统,继承了Linux的众多优点,广泛应用于嵌入式系统中。针对不同的嵌入式处理器移植uClinux已成为嵌入式系统研究的一个重点。本文选择以三星公司生产的S3C44B0处理器为核心的硬件平台,详细介绍uClinux移植到S3C44B0的方法和过程。