振荡与瞬间过载情况下空压机组启动功率智能控制

为解决工业空压机组启动过程中储能变流器出现振荡和瞬间功率过载问题导致功率不平衡的问题,该文设计一种空压机组启动功率稳定自动控制方法。根据空压机软启动过程中,空压机组功率因数角的变化规律,使用变点分组法对采集到的功率因数角的离散程度进行划分,利用功率因数角闭环反馈对动态过程的触发角进行补偿,解决振荡问题。为了防止储能变流器过载的问题,通过计算有功功率损耗、增益、损失能量等指标,引入恒功率控制来保持输出功率的稳定性,通过调节稳定控制参数并实施自适应模式转换,实现空压机组在不同工况下启动功率稳定输出的自动化控制。实验分析表明,设计的方法功率稳定化控制精度高、响应迅速,拥有较大的应用优势。

车联网中基于区块链的分布式信任管理方案

针对车联网中恶意车辆识别效率低、识别准确率低带来的安全问题,提出了一种基于区块链的分布式车联网信任管理方案。通过聚合车辆的评分信息,结合贝叶斯推理模型设计了一种虚假信息识别策略。联合车辆历史交互信息以及交通事件信息设计了一种声誉值更新算法,并利用声誉阈值识别恶意车辆。通过路边单元构建区块链,实现了交通数据以及车辆声誉值的分布式存储。改进了传统的工作量证明共识机制,通过事件等级与参与评分车辆数量动态改变矿工节点的出块难度,并利用等待机制使近期出块的节点暂时停止参与矿工节点的选举过程,从而减少重复计算带来的资源消耗。仿真结果表明,所提方案能够有效识别虚假信息,抵御恶意车辆的欺骗行为,提升恶意车辆的识别效率,减少资源消耗,在车联网的分布式信任管理方面是有效可行的。

基于SYSGEN的信号滤波系统的设计与实现

本文提出了一种基于FPGA的FIR滤波系统设计的新方法,介绍了一种采用Xilinx公司的FPGA芯片完成FIR滤波器的设计流程,利用System Generator建模,省去了繁重的VHDL代码编写与修改过程。该方法实现简单、可靠,只需修改相应参数就可实现不同功能。仿真结果表明,选取合适的滤波参数,可以适应不同的滤波要求,提高滤波器设计和修改的速度。

基于SystemView的PCM通信系统仿真

文章借助SystemView软件,以一个完整的PCM通信系统为例,详细地描述了SystemView通信系统仿真的过程以及仿真的结果分析,形象地阐述了一个完整的通信系统,从而加深了对通信原理理论的理解。同时,该仿真还可以推广到其它通信系统。

LMS算法的自适应滤波器FPGA设计与实现

文章文提出了一种基于现场可编程逻辑阵列器件(FPGA)的自适应有限冲击响应(Finite Im-pulse Response,FIR)滤波器的设计方法。分析了最小均方误差(Least Mean Squares,LMS)自适应算法的基本原理,针对通用DSP芯片实现的自适应滤波器处理速度低和使用HDL语言编写底层代码用FPGA实现的自适应滤波器开发效率低的缺点,提出了基于System Generator(SYSGEN)系统建模的方法。给出了不同步长因子对算法收敛性能的影响,该方法使设计简单、灵活,省去繁重的VHDL编程过程,自动生成适合硬件要求的文件,硬件资源耗费少,提高了数字信号处理的速度。

一种自适应的OFDMA系统下行分组调度算法

提出了一种适合于OFDMA（正交频分多址接入）系统的资源分配与调度算法,该算法利用物理层的信道信息和MAC层的队列状态信息,并综合考虑了数据分组传输的时延要求和业务的优先级,采取资源块与子载波分配相结合的资源分配方式。仿真结果表明,该算法在吞吐量和公平性方面都得到了较好的改善。

噪声混沌神经网络在TSP中的应用研究

分析了NCNN(噪声混沌神经网络)模型的几个重要参数对系统性能的影响,并对其进行了优化。仿真结果表明,优化的算法能成功解决旅行商问题,比传统的依靠经验选择参数的方法更有效,在收敛速度同解的质量之间取得了很好的折中。

Femtocell网络中基于分簇的资源分配机制

针对Macro-Femto网络中Femtocell与Macrocell之间的干扰问题,提出了一种基于分簇的资源分配机制。该机制结合图论及凸优化理论对毫微微节点分簇;随后采用基于速率公平的子信道分配算法对毫微微用户和宏用户分别进行子信道分配;利用分布式功率分配算法对完成信道分配的系统进行功率分配。仿真结果表明,该机制有效地抑制了Macro-Femto网络中存在的跨层干扰及同层干扰,提升了平均速率,同时满足了用户的速率公平性需求,使用户获得更高的满意度。

D2D网络中基于分簇的无线资源分配机制

针对用户设备电池寿命有限的问题,提出了一种基于分簇的资源分配机制。该机制结合图着色原理对D2D用户分簇;随后根据分簇结果,采用拍卖算法为D2D簇分配信道;利用非合作博弈论模型对完成信道分配的用户进行功率分配。仿真结果表明,该机制有效地延长了电池寿命,提升了用户的能量效率,同时满足了用户传输速率的需求,保证了用户获得更高的QoS。

电路分析实验改革与创新意识的培养

分析了传统电路分析实验存在的问题,树立新的实验教学观念,对电路分析实验教学内容、教学方法和手段进行了改革。实验内容的改革体现了理论与实验的结合、硬件与软件的结合、测试方法与仪器设备使用的结合,并编写了相应的实验教材;实验教学方法的改革体现了实验的自主性和开放性,形成了学生自主学习和实践的环境。从而有利于培养学生的创新意识和创新能力。

D2D网络中基于组合拍卖的无线资源分配机制

针对端到端(device-to-device,D2D)用户与蜂窝用户共享频谱资源产生的干扰问题,以最大化系统中D2D链路的吞吐量为优化目标,提出一种联合功率控制和信道分配的资源分配机制。根据D2D用户的干扰门限和蜂窝用户的信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)提出了一种基于用户间距离的复用准则,确定D2D用户可复用的信道资源集合;在给定D2D用户复用任意资源集合的前提下,调整D2D用户的发射功率,以衡量各个D2D用户在不同信道资源集合上的吞吐量,但暂不分配功率;基于功率控制的结果,采用组合拍卖的方法为D2D链路分配信道及对应的发射功率,从而实现了联合功率控制和信道分配。因此,系统资源分配结果更为合理。仿真结果表明,该机制能有效抑制跨层干扰和同层干扰,提升D2D链路的吞吐量,提高用户的服务质量(quality of service,QoS)。

基于5G+云平台的火力发电厂智能化运维系统设计与优化

一、引言火力发电厂作为一种重要的能源供应方式,对国家能源安全和经济发展具有重要意义。然而,传统火力发电厂运维存在信息滞后、检测缺失、对设备实际状态缺乏动态调整、数据质量不高等一系列问题。这些问题导致厂内运维效率低下、故障风险增加和成本上升等挑战。为解决这些问题,智能技术成为改进火力发电厂运维水平的关键手段之一。

颜色空间转换电路的FPGA设计与实现

本文提出了一种基于现场可编程阵列器件(FPGA)的颜色空间转换电路的设计与实现方法,分析了RGB和YcbCr颜色空间特点,提出了适合硬件处理的定点实现方法,在乘加算法基础上,建立了参数化算法模型,给出了SystemGenerator模型描述,并对电路模型在FPGA中进行了验证。该方法省去了繁重的HDL代码编写与修改过程,实现简单可靠,实验表明此方法可以有效地提高系统的运行速度,并且具有很好的实时性。

多媒体多播组播单频网中免干扰动态信道分配

为了避免多媒体多播组播单频网(MBSFN)区域内部和区域之间的干扰,进一步提高频谱效率,该文提出一种改进的基于噪声调节时滞噪声混沌神经网络(NHNCNN)的动态信道分配方法。首先,根据MBSFN区域的特殊拓扑结构,重新定义了4种电磁兼容限制函数,在此基础上精心构建了免干扰的NHNCNN能量函数。其次对NHNCNN的稳态判定进程加以改进以提高系统的收敛速度。特别地,采用类二分法联合NHNCNN去搜索最小信道分配总数。仿真结果表明,利用富足的NHNCNN时滞、噪声和混沌神经动力,所提算法能有效地搜索到合理解,并最终找到全局最优解,提高了频谱效率。与现有方法相比,所提算法能够实现更好的收敛速度和合理解率。

一种新的CLPC联合功率控制方法

提出了一种新的自适应变步长的联合闭环功率控制方法,分别根据信噪比(SIR)的差值产生粗调因子和功率控制命令(TPC)的历史记录产生微调因子来跟踪信道的快慢衰落。仿真结果表明,该算法提高了收敛速度和收敛精度,具有较好的适用价值。

802.16d的MESH系统分析与仿真

介绍了MESH的帧结构,结合协议分析了在此帧结构下如何分别进行调度控制、新节点入网、带宽请求和分配;就中心式调度、协调分布式调度和非协调分布式调度的特点进行了比较,然后主要对分布式调度的MeshElection算法进行了仿真,并得出结论。

一种基于声波温度场、速度场的锅炉CT测量装置分析

锅炉作为能源生产和利用的重要设备,其安全和效率一直是人们关注的焦点。本文介绍了一种基于声波温度场、速度场的锅炉CT测量装置。该装置可以实现对锅炉内部温度场和流速场的在线测量,同时可以对锅炉的燃烧情况进行实时监测和控制,有效地提高了锅炉的热效率和安全性。本文介绍了该装置的工作原理和关键技术,同时对其应用前景进行了展望。

超临界600MW机组选型浅析

我厂扩建2×600MW级燃煤发电机组，曾先后前往主机厂和在建、运行的同等电厂调研收资，以下主要介绍笔者参与机组选型的心得体会，供参考。

炉膛温度场、速度场、气氛场多参数自感知锅炉CT系统分析

本文基于锅炉CT系统及多源信息融合的燃烧寻优系统进行了综合分析。该系统通过整合锅炉CT系统和多种传感器的数据,利用先进的信息处理技术和优化算法,实现了对燃烧过程的智能化监测和优化控制。通过实时分析燃烧特性和各种传感器数据,系统能够自动调节燃料供给、风量分配和氧量控制等参数,以实现燃烧效率的最大化和环境污染的最小化。本文对系统的原理、应用以及优势进行了详细阐述,探讨了其在工业生产中的重要意义和潜在前景。

基于数据驱动的电站锅炉燃烧过程动态自适应建模

电站锅炉燃烧过程的优化是提高电站效率和减少污染排放的重要手段。本文提出了一种基于数据驱动的电站锅炉燃烧过程动态自适应建模方法,该方法能够实时采集、处理、分析电站锅炉的运行数据,并根据实时数据不断更新模型参数,实现对燃烧过程的精准预测和控制。通过实验验证,本文提出的方法能够有效地提高电站锅炉燃烧效率,降低污染排放。