一种量化因子改进型的模糊自适应PID控制算法

针对模糊PID控制下的动态性能问题,提出一种量化因子改进型的模糊自适应PID(Fuzzy-PID)控制算法。在模糊量化环节引入模糊论域量化因子在线调整函数,实现对模糊量化因子的实时调整;将传统PID控制、传统模糊PID控制和量化因子改进性模糊PID控制,分别在100 kHz和200 kHz的系统频率下,进行单位阶跃输入信号下的动态性能对比实验。结果表明:该算法在2种系统频率下均能实现无超调,调节时间不超过0.15 s,其动态性能相较传统控制算法具有明显提升。

基于自适应空间差分进化算法的节能优化研究

关注储能式列车的节能优化,通过最优化方法,在改进基本差分进化算法的基础上,应用自适应空间差分进化算法,建立求解储能式列车牵引能耗最小值的最优化数学模型,分析对列车运行能耗的影响因素。通过分析列车的牵引特性的恒牵引力-恒功率-自然特性的转折点对列车运行能耗的影响,不仅可以减低列车6.6%—9.3%的运行能耗,也可以为实际运用中的牵引特性曲线的设计提供参考。

基于增强现实技术的高校工科专业实践仿真教学系统设计

为满足高校工科学生的实践教学需求,设计基于增强现实技术的仿真教学系统,通过高性能硬件和增强现实(Augmented Reality,AR)技术实现互动式实验操作模拟、虚拟物体渲染与交互。实验表明,该系统能为学生带来更丰富、直观的虚拟学习体验,提升其学习兴趣和效果。

时序数据图像化:战术意图识别及可移植框架

通过将时序编码为图像,提出了一种结合曲线滤波技术和EfficientNetV2图像识别网络的鲁棒且可移植的战术意图识别框架。曲线滤波技术可以有效地减少大量时域特征、模型参数和训练时间的冗余,基于此,提出了一种改进的格拉姆角场方法将时序编码为图像,提高了卷积神经网络的特征提取能力。EfficientNetV2网络能够有效地处理意图图像,并成为预训练模型,使得在不同系统之间进行迁移学习成为可能。实验结果表明,所提框架相对于机器学习及深度学习等方法提高了0.99%以上的准确率,具有更好的性能、可扩展性、鲁棒性和可迁移性。

基于S/S补偿网络的电动汽车阻抗匹配研究

为实现负载阻值发生改变后,电动汽车进行无线充电时仍能达到最优效率和恒压输出,在负载侧接入同步Sepic变换器,对不同负载阻值进行识别,通过改变占空比的方式进行阻抗匹配,实现传输效率最优。利用移相全桥对整流器的移相角进行闭环控制实现恒压输出。最后,利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,证明了该阻抗匹配方式和闭环控制方案的可行性。

基于互感稳定性提升的电动汽车无线充电研究

针对采用磁耦合谐振式无线电能传输技术的动态电动汽车无线充电过程中,汽车底部的能量接收线圈在直线行驶和转弯过程中发生的互感跌落、互感波动率增大的问题,提出一种源自BP(Bipolar Pad)线圈结构的改良式接收线圈,从而达到平稳接收互感,增强无线传输过程中稳定性的目的。该改良式线圈通过双线圈分别贴合轨道内外径的方式解决了传统BP线圈因解耦而造成的正对耦合有效面积的减少,并利用Ansys/Maxwell软件进行仿真寻优,得到补偿线圈的合理设计位置及相对大小。实验数据表明,无论在汽车转弯还是直线行驶过程中,新型接收线圈均可以在一定程度上抑制互感波动,增强接收互感数值。互感波动率优化峰值为5.1%,互感接收情况较传统BP线圈最大提升28.7%。

耐辐照蒸汽泄漏监测系统设计

针对第三代核电机组蒸汽发生器可能发生蒸汽泄漏的问题,设计了一种耐辐照蒸汽泄漏监测系统,可以实现对存在辐照的区域进行实时的蒸汽泄漏监测。测试结果表明,该设计能够实现1×104 Gy累计剂量,可以监测到150℃的高温蒸汽泄漏,丰富了核电厂蒸汽发生器的安全监测手段。

基于传感器技术和I-LSTM算法的风电机设备运行故障检测及诊断研究

有效的故障检测与诊断将极大地提高风电机设备运行效率和可靠性,降低维修成本,保障生产过程的顺利进行;为实现高效率的设备故障预警与维护,研究基于传感器技术和机器学习的设备运行故障检测及诊断方法;采用箱型图法和小波包降噪法等对传感器传输的数据信号进行预处理;使用双向长短时记忆网络构建时间序列预测模型;并基于预测残差和贝叶斯概率理论,设计信号异常识别策略,对故障进行实时监测与故障预警;经实验测试,研究设计模型的诊断准确率为98.88%,无漏诊情况,误诊率在1.5%以下,实现了在提前14小时以上进行预警;经实际应用,研究设计模型满足了风电机设备故障预警的及时需求,同时能够在较高的准确率下对故障进行诊断。

面向空中目标意图识别的时空Transformer模型设计

信息化条件下的战争环境瞬息万变,战场态势数据呈现海量、多样化的特点,导致利用专家经验识别空中目标作战意图的难度越来越高。结合目前先进的智能化方法,对Transformer模型进行研究并将其引入空中目标意图识别领域,设计出一种新的意图识别方法Temporal-Spatial Transformer(TST),可以有效地挖掘战场态势数据中时间域和空间域的深层特征信息,提高空中目标作战意图识别准确率。同时,对4种目前较为先进的神经网络意图识别方法进行效果对比,结果表明,TST模型在各类指标上都取得了突出的效果,优于所有对比的神经网络模型。TST模型不仅有优异的准确率,而且收敛速度极快,可以迅速地抓取战场态势数据中的关键信息进行意图识别。

光固化3D打印技术制备氮化硅陶瓷研究进展

氮化硅陶瓷(Si_(3)N4)具有硬度高、耐磨性好、生物相容性好等优点,因此通过增材制造手段制备复杂形状的Si_(3)N4陶瓷是近几年的研究热点,通过数字光处理成型技术(DLP)可以快速制备传统手段难以制备的复杂形状陶瓷,成型精度高、成型效率快且极具个性化。分别从Si_(3)N4陶瓷浆料的制备、光固化特性以及素坯的烧结工艺等方面进行分析,详细阐述了DLP光固化制备Si_(3)N4陶瓷的研究现状,并对其发展趋势进行展望。

一种基于全卷积神经网络的空中目标战术意图识别模型

针对现有空中目标识别方法敏捷性和可靠度不够高的问题,研究设计了一种深度学习模型MLSTM-FCN,结合了全卷积神经网络、循环神经网络和压缩与激励模块的优点。全卷积网络能够提取空战数据中的复杂局部特征,长短记忆神经网络可以捕捉空战意图数据的时序特征。通过消融实验和对比实验结果表明,MLSTM-FCN模型在意图识别准确率、反应速度和抗干扰能力方面明显优于现有的空中目标意图识别模型,取得了sota的结果,为指挥员在进行空中作战决策时提供更有效的依据。

基于星点亚像元误差补偿的大视场红外相机在轨检焦方法

针对大视场红外相机在轨调焦时受大气条件、地物丰富度、月相角等因素影响导致对地调焦和对月调焦周期长、效率低的问题,文章提出一种基于星点亚像元误差补偿的红外相机在轨检焦方法,通过对未经大气退化的星点图像进行精准质心定位提取清晰度评价指标,有效规避外界因素的影响,提升在轨检焦效率,保障在轨检焦精度。首先对星点图像分别采用自适应阈值质心法和高斯拟合法提取质心估计值;依据图像信噪比、星点目标能量集中度确定最佳因子,构建误差补偿模型进行精确质心定位;再提取图像点扩散函数的波形半高宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)作为在轨检焦清晰度评价指标;设置不同谱段、不同能量集中度的星点红外图像作为在轨检焦图像,分别采用质心法、高斯拟合法及星点亚像元误差补偿方法进行目标质心提取并估计FWHM,实验结果表明:三种方法的质心提取平均误差分别为0.1195、0.0107、0.0027,均方根误差分别为0.1210、0.0124、0.0085,星点亚像元误差补偿方法质心提取误差最小,稳定性最好。能量集中度为0.4~0.8之间时,采用星点亚像元误差补偿方法质心提取平均误差均小于0.01,优于其他方法。在此基础上,采用该方法提取的FWHM平均精度提升了三倍以上,且不受星点质心位置随机性的影响,对于实现基于恒星的在轨检焦具有较高的可靠性和稳定性,满足在轨检焦要求。

基于优化GA-PSO方法的高渗透工业电站鲁棒性控制

为了弥补传统粒子群(PSO)算法风电出力鲁棒调度较低的问题,通过以遗传算法(GA)来优化PSO的方式设计了一种基于优化GA-PSO方法的高渗透电站鲁棒性控制。通过PSO算法与交叉变异相融合形式来实现PSO快速收敛的效果,避免粒子产生局部最优。研究结果表明:该鲁棒控制方法表现出了比传统控制模式更强鲁棒性,保证电站实现安全稳定控制目标。持续提高风电场的数量后,风电场分布范围也进一步扩大,提升了风电出力稳定性,降低了电站冲击程度,造成系统风险成本发生显著降低。该方法具备PSO快速收敛优势,消除了粒子存在局部最优的缺陷。

带自适应谐波补偿功能的光伏并网控制策略

为了使含有源电力滤波器(active power filter,APF)功能的光伏并网逆变器在指令电流超过逆变器的限值时具有良好的谐波补偿效果,分析了传统比例式限流和指令电流跟踪方法的不足,提出了一种自适应谐波选取限流与准比例谐振(proportional resonant,PR)电流协调控制相结合的并网控制策略。自适应谐波选取限流策略可以在逆变器容量超限时针对性地选取危害大、含量高的谐波分量进行补偿,提高限流措施的有效性;准PR电流协调控制策略可以对指令电流中的各谐波分量进行单独控制,进一步提高谐波补偿的精确性。仿真结果表明,所提控制策略可以提高不同并网场景下的谐波补偿效果,验证了其可行性和有效性。

高熵碳化物陶瓷第一性原理计算研究进展与展望

过渡族难熔金属元素和碳组成的高熵碳化物陶瓷因具有优异的耐高温性能,在高熵材料领域引起了关注。由于涉及复杂的成分范围和服役环境,利用传统试错法研发高熵碳化物陶瓷周期长且成本高,而采用第一性原理计算方法可以准确高效地预测高熵碳化物陶瓷的相稳定性、弹性性能、电子结构和热力学等性质。本文对第一性原理计算方法进行了简述,并对第一性原理计算在高熵碳化物陶瓷研究中的应用成果进行了综述,最后展望了第一性原理计算在高熵碳化物陶瓷领域的发展方向。

基于FPGA生成SPWM控制波的逆变电路设计

在直流电源给交流电动机供电的场合,为了降低输入交流电对电动机的谐波影响、满足不同电动机对不同频率输入电压的需求,要求设计输出理想正弦波、输出电压频率可调的逆变电路。基于FPGA和直接数字式频率合成技术生成SPWM控制波的方法,并考虑降低开关损耗,设计了单相桥式逆变主电路、电压抬升和死区时间形成电路、IR2110驱动电路、开关管保护电路,最终制作实物并用示波器展示开关管驱动信号、不同频率的输出电压波形。测试结果验证了本设计生成的SPWM控制波的有效性、可输出理想的正弦波、输出电压的频率可调且达到1kHz,降低了逆变电路对电动机的谐波影响,适用于需要不同输入电压频率的电动机,进而为直流供电电动机变频调速提供了新思路。

非理想条件下双向DC/DC变换器滑模控制仿真

双向DC/DC变换器的功率能量流向具有不确定性,当变换器运行条件不理想时,无法实现闭环稳定工作,变换器模式切换过程产生的电压畸变导致变换器损耗较大,影响变换器性能。为此,提出一种非理想条件下双向DC/DC变换器滑模控制方法。构建了双向DC/DC变换器的数学模型,并获取变换器的平衡点特性,避免变换器在模式切换过程中出现电压畸变。以升压模式和降压模式为非理想条件,设计滑模电流控制器和滑模电压控制器,有效控制双向DC/DC变换器的稳定性。仿真结果表明,研究方法下对于双向DC/DC变换器的Boost模式和Buck模式,电压的畸变可在0.04s之内完成稳定性恢复,在多次迭代实验中变换器的启动时间始终低于20ms,可将稳态误差控制在0.019%以内。验证了上述方法的控制性能好,启动效率和控制精度均较高。

黑体与恒星相结合的短波红外遥感器在轨辐射定标简析

为满足气象水文、天文观测等领域对短波红外遥感器高精度探测需求,近年来对短波红外探测定量化应用的需求越来越高。本文针对高轨面阵短波红外遥感器在轨各种因素引起的非均匀性变化情况,基于面源黑体定标结合恒星定标的在轨绝对辐射定标设计方案,结合某遥感器任务研制过程的具体实际,分析了定标精度主要影响因素及优化措施,包括星上定标方案优化、星上黑体温度控制优化、恒星提取算法优化等。通过实验室测试对在轨辐射定标方法进行了验证,并对在轨绝对辐射定标不确定度进行预估,评估结果表明定标不确定度能够满足应用要求。

改进DQN算法在WSNs资源分配中的应用

无线传感器网络(WSNs)资源分配不均,容易引起网络服务中断或假警报等情况发生。为此提出一种改进的深度Q网络(DQN)算法,以提升WSNs资源的分配效率。首先搭建WSNs拓扑结构,并给出WSNs的网络属性,基于误码率最小化、网络链路容量最大化、资源分配负载均衡度最大化、网络节点能耗最小化等复合条件,建立目标函数及约束条件的多目标优化模型。然后,针对DQN算法的过估计问题和随机经验回放机制进行改进,利用改进DQN算法求取多目标优化模型最优解,得出WSNs资源分配方案。结果表明:与传统分配方案相比,改进DQN资源分配方案的传输延迟更低,节点总能耗更小,具有更好的实际应用效果。

控制系统报警功能模块化设计

为解决报警功能电路器件种类多、布置复杂、装配烦琐等问题,优化电路采用模块化设计,并在设计中采用了多通道输入输出、信号隔离、可调频率输出、导轨式安装等设计方案。改进后测试结果表明,报警功能模块应用于控制系统中较之前实现了同样的报警功能,且提高了该功能电路的安全性、通用性、抗干扰性、易装配性。