屏蔽套材料对屏蔽式永磁同步电机电磁场和温度场的影响研究

针对单向耦合法分析屏蔽式永磁同步电机电磁场和温度场时计算精度低的问题,提出了一种磁热双向耦合法。首先,建立了磁热耦合计算模型。其次,采用双向耦合法分析了屏蔽套材料对电机性能的影响,并与单向耦合计算结果进行了比较。最后,建立了电机三维模型,利用有限元软件进行了电磁场和三维温度场分析。研究结果表明所提的磁热双向耦合计算方法可以有效提高电磁场和温度场的计算精度,此外屏蔽套采用不导电不导磁材料可有效提高屏蔽式永磁同步电机效率,降低电机温升。这不仅为屏蔽式永磁同步电机的设计提供了参考,同时对于保证电机高效和可靠运行具有重要意义。

真空泵用屏蔽式永磁同步电机电磁场-温度场互相迭代计算方法

真空泵用屏蔽式永磁同步电机发热严重,因此在设计阶段准确预测其温度对于真空泵系统的安全稳定运行具有重要意义。针对当前电机电磁场-温度场双向耦合计算方法只能考虑温度对电机材料物理性质参数的影响,提出了一种电机电磁场-温度场互相迭代计算方法。该方法不仅能够考虑温度对电机损耗和永磁体磁性能的影响,还能够考虑温度对电机部件材料导热能力和散热能力的影响,使电机电磁场和温度场预测更加符合实际情况。以一台1.5 kW屏蔽式永磁同步电机作为研究对象,基于提出的方法对电机的电磁性能和温度特性进行分析,并将分析结果与电磁热双向耦合计算结果进行了对比。此外还利用提出的互相迭代法分析了环境温度对电机温升的影响。该研究不仅可以为屏蔽式永磁同步电机优化设计提供理论依据,还可以为其运行安全性和可靠性提供参考。

自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏信号的检测存在信噪比较低的问题 ,利用自适应模糊神经网络系统的去噪方法可以提高压力信号、流量信号的信噪比。由于自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力 ,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计 ,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。应用结果表明 ,自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器不仅实现简单、节省运行时间 ,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声 。

基于小世界回声状态网的时间序列预测

为了提高时间序列的预测精度,提出了利用改进的小世界网络优化泄露积分型回声状态网(Leaky-integrator echo state network,Leaky ESN)的时间序列预测方法.首先提出一个改进型小世界网络,其加边概率是节点间距离的负指数函数.然后,利用加边概率直接表示Leaky ESN储备池两个神经节点的连接权值,取值范围为[0,1],表征了节点间的连接程度.利用这个新型小世界网络改进Leaky ESN的储备池神经节点的连接方式,有目的地实现了稀疏连接,减小了Leaky ESN储备池随机稀疏连接的盲目性,提高了储备池的适应性.最后,利用改进的Leaky ESN预测典型的非线性时间序列,并利用Matlab仿真软件验证了本文提出方法的有效性.与Leaky ESN相比,本文提出的方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.

改进PSO权值算法在流水生产调度中的应用

为了在生产中快速有效且合理地安排生产流程,达到生产最优化,采用改进粒子群权值算法(DPSO)。研究了DPSO算法地参数设置问题,在传统PSO算法基础上加入具有动态自适应调整功能的权重因子,使算法更快地达到全局最优化,迭代次数也大大缩短,将DPSO算法用于流程工业的flow-shop调度中,大大提高了生产效率,仿真实验表明该算法具有良好的全局优化性能。该成果对生产调度具有一定的参考价值和指导意义。

基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器

讨论了基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器的设计方法。自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。该法设计的滤波器效果良好,并可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。

基于罚函数内点法的泄露积分型回声状态网的参数优化

为了提升泄露积分型回声状态网(Leaky integrator echo state network,Leaky-ESN)的性能,提出利用罚函数内点法优化Leaky-ESN的全局参数,如泄漏率、内部连接权矩阵谱半径、输入比例因子等,这克服了通过反复试验法选取参数值而降低了Leaky-ESN模型的优越性和性能.Leaky-ESN的全局参数必须保障回声状态网满足回声状态特性,因此它们之间存在不等式约束条件.有学者提出利用随机梯度下降法来优化内部连接权矩阵谱半径、输入比例因子、泄露率三个全局参数,一定程度上提高了Leaky-ESN的逼近精度.然而,随机梯度下降法是解决无约束优化问题的基本算法,在利用随机梯度下降法优化参数时,没有考虑参数必须满足回声特性的约束条件(不等式约束条件),致使得到的参数值不是最优解.由于罚函数内点法可以求解具有不等式约束的最优化问题,应用范围广,收敛速度较快,具有很强的全局寻优能力.因此,本文提出利用罚函数内点法优化Leaky-ESN的全局参数,并以时间序列预测为例,检验优化后的Leaky-ESN的预测性能,仿真结果表明了本文提出方法的有效性.

基于神经网络的多传感器自适应滤波及其应用

讨论了同一噪声源多传感信号神经网络自适应噪声抵消器的设计方法·利用神经网络自适应获取信息融合器LC的权系数,克服了采用基于平均法时可能失去部分信息造成信号估计误差太大的缺陷,较好地解决了多传感器信息融合的问题·该方法不仅能获得信号的最优估计而且能克服信号处理中存在模型扰动和噪声的不确定性等问题·为了检验该滤波方法的有效性,在输油管道的泄漏定位检测与诊断中,利用该滤波方法提高压力信号、流量信号等信噪比·结果表明,神经网络自适应噪声抵消器不仅实现简单,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声·

基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器

讨论了同一噪声源多传感信号的自适应噪声抵消器的设计方法·针对同一信号源的多传感信号,采用快速遗传算法获取多路信息融合器(LC)的权系数及自适应噪声抵消器的系数,克服了基于梯度的搜索算法和随机搜索等算法获取最优滤波器参数难的问题·利用遗传算法自适应调整LC的权系数,克服了采用并行噪声抵消器的输出平均作为估计信号时,可能造成估计误差太大的缺陷·仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单、运行时间短,而且充分利用了多传感信号的信息,其去噪效果良好·

新能源分布式发电虚拟仿真实践教学平台建设

针对新能源发电课程实验教学设备不能满足教学需求的问题,构建了新能源分布式发电虚拟仿真实践教学平台。介绍了平台的建设目标、建设原则、建设内容及实施计划。该平台可提供验证性、创新性、综合性实验和企业实习内容,适用于风能与动力工程、能源科学与工程、新能源材料与器件、电力系统及其自动化等专业的本科生进行风力发电与太阳能发电的工作原理、故障检测与设备维护、系统性能测试实践教学。

一类非线性时滞离散系统模糊H_∞滤波器的设计

本文针对一类非线性、多时滞、干扰有界未知的离散系统进行H∞ 模糊滤波器的设计 .首先 ,利用T S模糊模型来表达这个非线性、多时滞系统 ,并将建模误差 ,通过S procedure ,考虑到滤波器的设计中 ,建立基于T S模糊模型的滤波器的存在条件 ,降低了滤波器设计的保守性 .然后根据线性矩阵不等式 (LMI)的性质将该模糊滤波器的设计转化为LMI的可行性问题 ,并采用凸优化技术的内点法求得LMI的可行解 ,设计出模糊滤波器 .仿真结果表明 ,该方法是有效的 .

基于自适应模糊神经网络的多传感器噪声抵消器

针对同一噪声源的多传感信号,采用自适应模糊神经网络系统(AFNNS)设计自适应噪声抵消器.采用AFNNS获取多路信息融合的权系数和自适应噪声抵消器的系数,基于AFNNS的自适应噪声抵消器不仅能获取信号的最佳估计,并且能克服模型和噪声存在的不确定性和不完备性.仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法简单易行,去噪声效果优于基于平均法的去噪效果.

ACP理论的平行执行方式分类研究

针对人工系统、计算实验和平行执行理论(Artificial systems,computational experiments,parallel execution,ACP)中的平行执行方式,论文给出了不同分类方法,特别是对整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方式进行了详细的阐述.本文以乙烯生产过程为例,论述了整体平行执行、局部平行执行和混合平行执行分类方法的思想产生来源并进一步阐述了它们的定义、原理、适用场合和条件,最后,给出了这三种平行执行方式的特点.

利用模糊神经网络方法建立CSCL分组模型

针对目前计算机支持的协作学习存在硬性分组和分组依据模糊性等问题,提出利用数据挖掘方法获取影响协作学习分组性能的基本因素,然后利用模糊神经网络方法对基本因素进行分析进而构建出协作学习的分组模型。并且该方法在某高中信息技术课程的协作学习分组中得到有效应用。

一类模糊不确定网络控制系统的H_∞保性能控制

针对网络控制系统中存在数据传输时延,以及由被控对象和控制器之间的不同步给系统所带来的稳定性问题,提出了鲁棒H_∞保性能控制器的设计方案。将时延的不确定性转换为系数矩阵的不确定性,在此模型基础上利用并行分配补偿,并根据H_∞鲁棒控制理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,获得了网络控制系统的全局渐近稳定性及H_∞控制律存在的充分条件,同时提出了网络控制系统鲁棒H_∞保性能控制器的设计方法,仿真说明该方法的可行性和有效性。

基于快速遗传算法的固定阶H_2/H_∞自适应噪声抵消器

讨论了混合型固定阶H2/H∞自适应噪声抵消器的设计方法。其不仅能充分利用H2设计的最优性,而且能利用H∞设计的鲁棒性,克服了信号处理中存在模型扰动和噪声的不确定性等问题。固定阶次的H2/H∞自适应噪声抵消器的设计方法是从工程实践的观点出发,不仅实现简单,而且节省运行时间。采用快速遗传算法获取自适应噪声抵消器的系数。仿真结果表明:该方法设计的噪声抵消器即使噪声特性发生改变,而滤波器的结构及参数不变时,其去噪效果仍然良好;同时,该方法可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。

光伏发电系统智能检测与自适应跟踪技术

针对太阳能单一检测方法和即刻跟踪方式所存在的检测不精确和跟踪耗能等问题,提出了智能检测与自适应跟踪方法。首先采用模糊综合评判智能检测方式确定太阳的方位;根据不同天气条件,利用模糊综合评判方法确定太阳的高度角与方位角;根据天气预报信息、光照强度、风速风向、环境温度及太阳电池背部温度等多种信息,启动太阳能智能自适应跟踪控制模式,确定是否跟踪及跟踪的转速及转角等。该跟踪方法适用于不同天气条件,可有效降低系统运行功耗,减小机械结构损耗,可在太阳能光伏发电工程中应用。

转动课堂:培养适用型人才的新型教学模式

渤海大学实施的"转动课堂"是提升人才培养质量的一种创新教学模式。课堂上实行精讲、互动、练习,是强调以培养学生实践能力、创新能力和团队合作能力为中心的教学方法。本文首先阐述了转动课堂的内涵及对高等教育的影响;然后中肯地评述了转动课堂与翻转课堂的关系与区别;最后进一步对转动课堂中的师生互动内涵和特点进行了研究。

转动课堂师生课内课外互动模式探索与实践

渤海大学实行的"转动课堂"是提升人才培养质量的一种创新教学模式。课堂上实行精讲、互动、练习,是强调以培养学生实践能力、创新能力和团队合作能力为中心的教学方法。本文首先阐述了转动课堂内涵。然后,对转动课堂中的师生互动内涵和特点进行了研究。最后,以《风力发电技术》课程为例,给出课内互动和课外互动的可操作性教学方案。

风力发电虚拟仿真实践教学平台建设初探

针对风力发电教学实验设备难以满足教学需求等情况,提出构建风力发电虚拟仿真实践教学平台。论文详细地阐述了平台建设的必要性、平台的构成及应用前景等。该平台在构建过程既要遵循虚拟仿真教学的特征,又要贯穿学生为主体、教师为主导的现代教育理念。