基于离散滑模和鲁棒控制的双闭环光伏并网控制

为了提高光伏发电效率和电能质量,减少电能质量扰动,在传统的双闭环控制理论基础上,分别基于离散滑模控制和鲁棒伺服控制设计电流内环和电压外环,实现电压和电流的双闭环调节。对离散滑模控制和鲁棒伺服控制进行理论分析,并利用MATLAB/Simulink进行建模仿真,通过仿真结果验证所提出控制策略的可靠性和有效性,将对实际运行电网提供理论支持和帮助。

基于系统判别法的涡流无损检测的参数模型分析

设计开发一种新的基于系统识别的脉冲涡流无损检测方法,以及在实验研究中使用新方法来验证其有效性并展示其在工程应用中的潜力。应用系统识别方法来建立传递函数模型,并用模型参数来代替分析差分信号,来反映系统的结构特性的变化。并提出使用Fisher识别分析和Fisher识别方程对缺陷类型分类。

基于半监督堆叠自编码器的轧制力预报建模研究

随着计算机运算能力的提升,数据驱动技术被广泛应用于冶金工业过程中。基于该技术的轧制力预报有助于缩短带材的头尾长度,提高成材率。为了解决数据驱动模型在预训练过程中因特征提取盲目导致预测精度较低的问题,提出了一种基于半监督堆叠自编码器(SS-SAE)的深度分层监督预处理框架,用于轧制力预报建模研究。在SS-SAE中,依次训练多个半监督自编码器(SS-AE),分级提取目标相关特征。每个SS-AE将来自前一隐藏层的特征作为新的输入,以生成高阶特征。通过堆叠多个SS-AE的方式,可逐步学习深层目标相关特征,同时深度网络结构将逐步减少不相关信息。仿真结果表明,该模型预测精度可控制在2%以内,实现了轧制力的高精度预测。