机器人用伺服系统性能测试加载系统的设计

采用西门子S7-1500可编程控制器和Sinamics S120变频器设计了机器人用伺服系统性能测试加载系统。介绍了性能测试系统的组成以及加载系统的软硬件设计方法。给出了加载闭环控制系统的建模方法,设计了转矩比例积分控制器和转矩微分负反馈控制器,以消除加载转矩静差和抑制转矩超调。实际应用结果表明,该系统各项性能指标均满足设计要求。

采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测

精确的短期风速预测对可靠安全的电力系统运行很重要。传统的预测方法没有考虑空间相邻风电场的信息。然而,多个风电场的风速在时间和空间上是相关的。该文给出了一个采用贝叶斯克里金卡尔曼模型的短期风速预测方法。由主克里金函数构成的空域结构使用贝叶斯层次结构进行建模,同时应用状态空间模型对时域动态性进行建模。采用计算速度更有效的变分贝叶斯方法来逼近推断和学习模型参数。在公开的多风电场数据集上评估提前1h的风速预测性能,与持续预测算法进行比较的结果显示了该文提出的方法在均方根误差评价指标上的改善。

基于局部熵的织物疵点检测与识别的研究

将织物图像分成大小相同的局部窗口 ,在局部熵最小的窗口区域内分割出疵点图像 ,并用数字形态学中的开运算滤除噪声 ,计算疵点形状因子等作为识别参数 ,此法因能避免对整幅图像进行复杂运算和提取特征参数时对图像的全局搜索 ,故具有识别准确率高、检测速度快等优点。

一种新的基于小波分析与神经网络的织物疵点检测与识别方法

提出了一种新的基于小波分析与神经网络的织物疵点检测与识别方法,根据疵点图像形态的先验知识,在织物图像小波分解高频分量中运用数学形态学中的开运算,结合小波高频各子带反映不同边缘细节的特点,去除由棉籽壳与背景光从经、纬纱之间的空隙透射而成的荧光点在织物图像上形成的噪声,提取特征参数,利用神经网络BP算法,有效地检测与识别了缺纬、断经、油污、破洞等常见疵点,并具有识别正确率高、检测速度快等优点。

基于弹性负荷分时调度和多电源联合供电的微网经济运行

微网中负荷的供电特性各异,这必将对分布式单元的调度以及微网的运行成本产生影响。提出了一种基于弹性负荷分时调度的微网能量管理策略。首先依据燃气轮机发电成本曲线及电网分时电价,与接入的较大容量储能设备ES2协同供电,减少微网对电网的依赖。其次根据各机组的发电成本函数,建立相应的数学模型,将优化目标转换为二次规划问题,利用内点法优化各机组的功率输出。然后根据用户负荷的不同供电特性,分别在三个调度区间上完成了弹性负荷的调度,并分析了不同比例的两类用户对需求侧负荷管理的影响。最后通过算例仿真,验证了所提控制策略的有效性,提高了微网运行的经济性和可靠性。

二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法

给出了二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法.此算法比变分贝叶斯推断算法能更逼近对数边缘似然,得到更精确的模型参数后验期望值.如果两个算法得到的分类错误一致,则该算法的迭代次数较变分法明显减少.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.

鲁棒贝叶斯混合分布的模型选择

提出一种基于偏差信息准则(deriance information criterion,DIC)的鲁棒贝叶斯混合分布模型选择算法.在变分逼近框架下,给出鲁棒贝叶斯混合模型的DIC计算公式;设计的模型选择算法能同时学习模型参数推断和进行模型选择,避免在大的候选模型集中根据模型选择准则选取最优模型.给出试验参数初始值设置方法,在含有较多离群点的仿真数据和Old Faithful Geyser数据上的试验结果表明了好的性能:得到鲁棒的混合分量参数和较准确的混合分量个数.

谐波小波在动平衡机不平衡量信号提取中的应用

谐波小波具有在频域良好的盒形谱特性、存在明确的函数表达式、时频定位准确和算法实现简单等优点。本文结合实例应用谐波小波提取动平衡机不平衡量信号,有效地滤掉了信号中混杂的低频和高频干扰。

子空间聚类的非参数模型及变分贝叶斯学习

子空间聚类的目标是在不同的特征子集上对给定的一组数据归类.此非监督学习方法试图发现数据"在不同表达下的相似"模式,并且引起了相关领域大量的关注和研究.首先扩展Hoff提出的"均值与方差平移"模型为一个新的基于特征子集的非参数聚类模型,其优点是能应用变分贝叶斯方法学习模型参数.此模型结合Dirichlet过程混合模型和选择特征子集的非参数模型,能自动选择聚类个数和进行子空间聚类.然后给出基于马尔可夫链蒙特卡罗的参数后验推断算法.出于计算速度上的考虑,提出应用变分贝叶斯方法学习模型参数.在仿真数据上的实验结果及在人脸聚类问题上的应用均表明了此模型能同时选择相关特征和在这些特征上具有相似模式的数据点.在UCI"多特征数据库"上应用无需抽样的变分贝叶斯方法,其实验结果说明此方法能快速推断模型参数.

概率二维主分量分析

二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法.提出了一个基于二维主分量分析的概率模型.首先,通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量);然后,考虑到缺失数据问题,利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量.混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具.含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了此模型及迭代算法的有效性.

止痛巴布剂的体外透皮促进剂筛选

目的：优选止痛巴布剂的体外透皮促进剂。方法：采用Franz扩散池,以磷酸缓冲液pH 7.4为接收介质,经白兔腹部离体皮肤渗透,HPLC测定阿魏酸含量,计算药物累积透皮量和累积渗透率,考察透皮吸收促进剂氮酮、N-甲基-2-吡咯烷酮、丙二醇单独使用或混合使用对阿魏酸体外经皮渗透效果的影响。结果：最佳透皮促进剂为3%氮酮＋3%丙二醇。N-甲基-2-吡咯烷酮几乎不能增加阿魏酸的透过量,单独加入2%氮酮使阿魏酸透过率增加1.7倍,单独加入3%丙二醇使阿魏酸得透过率增加1.4倍,3%氮酮与3%丙二醇联合使用使阿魏酸的透过率约增加2.2倍。结论：3%氮酮＋3%丙二醇作为止痛巴布剂的透皮促进剂效果最好。

织物疵点检测与识别的方法研究

将织物图像分成大小相同的局部窗口,选取局部熵最小的窗口为待研究的感兴趣区域,在此区域内分割出疵点图像并用数学形态学中的开运算滤除噪声,计算疵点形状因子等作为识别参数,研究表明此方法因能避免对整幅图像进行复杂运算,在提取特征参数时对图像的全局搜索,具有识别正确率高、检测速度快等优点.

太阳能光伏发电中几个关键技术

太阳能作为分布广泛储量巨大的新兴绿色能源,近年来得到了广泛的重视。太阳能光伏发电是最科学最合理利用太阳能的方法之一。文中简要介绍了光伏发电系统的组成,在此基础上着重讨论了光伏发电中的几个关键技术,包括MPPT(最大功率点跟踪)技术、并网技术、电能变换技术和反孤岛技术。

自适应相位漂移孤岛检测法及SIMULINK仿真验证

在分布式发电系统中,孤岛检测是必须的安全设计之一,要求既快速准确地判断出孤岛的发生,又不能降低逆变器输出电能的质量。文中论述了孤岛效应发生的原理,存在检测盲区的原因。提出了通过主动移相来达到移频的一种孤岛检测方法,并且在最坏的条件下,进行了SIMULINK的仿真实验,验证了这种方法的可行性和存在很小的检测盲区。

基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除

在脑电信号的实时采集过程中,噪声伪迹会对采集到的脑电信号产生较大的畸变。利用Copula理论结合AR时间序列模型研究脑电信号与引起其畸变的噪声之间的相关性,设计并实现了基于尾部相关性的脑电噪声自动检测算法。根据检测结果,对受干扰的数据段进行了ICA噪声去除处理。本文方法能够自动检测受干扰影响的数据段,并且在很大程度上减少了ICA算法的迭代次数,提高了数据实时处理的效率,适用于脑电信号的实时处理过程。

一种基于简化MRAS无速度传感器的永磁电机EKF磁链辨识

表面式永磁同步电机因其结构简单、功率密度高、效率高等优势,被广泛应用于高性能伺服系统以及其他工业场合中。由于电机控制性能受温度和磁饱和等现象影响,电机参数的在线辨识则显得至关重要。针对由于永磁电机数学模型阶数低造成无法由一个估计器同时辨识转速和电机参数的问题,本文提出了一种结合EKF和MRAS辨识的优点,在MRAS无速度传感器系统估计转速的基础上通过EKF观测器估计永磁体磁链的解决方法,并与精确MRAS算法作了比较,对自适应PI参数的选择进行了讨论。Simulink仿真研究验证了该方法的有效性和准确性,能满足电机运行速度快且动态要求高的场合需要。

基于周期事件触发的永磁同步电机滑模控制

研究了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的周期事件触发滑模控制问题。为了节约通信资源,采用周期事件触发机制来决定是否将状态通过网络发送到控制器。首先基于传统的事件触发机制设计了滑模控制器,通过设计事件触发条件,给出了实际滑模存在的充分条件,并证明了系统的鲁棒实际稳定性。在此基础上,提出了一种周期事件触发滑模控制方法。结合周期事件触发机制的特点,估计了相邻两次采样时刻之间误差的上限。通过适当地选择控制增益,给出了选择采样周期的方法,保证系统的鲁棒实际稳定性以及实际滑模的存在性。最后,Simulink仿真验证了本文设计的周期事件触发滑模控制器的有效性。

光伏发电系统在污水处理厂中的实施研究

在污水处理厂实施光伏发电系统,不仅可以通过土地二次开发利用,降低电力成本开支,减少污水处理成本,而且可以减少碳排放,缓解城市环保压力,提高企业在承担社会责任方面的形象。给出了在污水处理厂实施光伏发电系统的必要性、实施步骤和投资可行性。尽管在已建成的污水处理厂实施光伏发电系统存在投资回收周期较长的问题,但是发展潜力大。建议在新建的污水处理厂设计和规划中考虑光伏发电系统的安装,降低建设成本,缩短投资回收期。

基于Fenchel对偶的核Logistic回归并行学习算法

给出了一种大规模核Logistic回归的并行学习算法.利用凸优化中的Fenchel对偶定理,将核Logistic回归的优化原问题转换成对偶空间的优化问题,再利用块更新迭代方法,可以独立地在部分数据集上进行分类器训练.设计了一个简单的客户机–服务器并行计算模式,每个客户机对部分数据优化子问题,在一次优化结束后,服务器根据各客户机传递的信息修正各子问题目标函数.在标准数据集的实验结果表明了基于Fenchel对偶的核Logistic回归并行学习算法的可行性.

基于H_∞算法的单相光伏并网逆变系统的研究

针对单相光伏并网逆变系统传统控制器鲁棒性能较差,受负载波动影响较大等问题,通过设定混合灵敏度性能指标,采用状态空间方法设计了一种H∞电流控制器,保证系统具有良好的动态性能。最后,搭建了仿真平台,对PI控制器及H∞控制器分别进行仿真与分析,结果表明H∞控制器对电网负载变化具有良好的抑制作用。