基于局部牛顿插值的数字化焊机参数自调节算法

提出了一种基于大步距标定和局部牛顿(Newton)插值的焊接参数自调节算法,不仅可以实现参数调节的一元化,还将数字化焊机的数据库由静态数据库模式转变为具有自学习和自调节功能的动态数据库模式,为数字弧焊电源向智能化方向发展提供了一种有效的演进策略.结果表明,这种算法可以实现数字化焊机参数在较大范围内的连续自调节;用生成的脉冲型熔化极气体保护焊(pulsed gas metal arc welding,P-GMAW)参数进行试焊,焊接过程稳定,焊缝成形良好;采用具有不同优先级的焊接参数存储模式可以实现焊接参数的最优化.

采用虚拟调节算法的风电场有功功率控制策略

为了减小大规模风电并网对电力系统带来的不利影响,有必要对并网运行风电场的有功功率控制策略进行研究。文中设计了一种风电场有功功率控制策略,包含风电预测、发电计划制定、虚拟调节算法和风电机组控制4个部分。考虑到常规变桨控制方法中变桨机构的频繁动作将导致机械疲劳,提出了一种虚拟调节算法,在利用预测风速计算最佳变桨角度的基础上,采用分段桨距控制方法,提高变桨机构的效率。仿真研究证明了虚拟调节算法在实现风电场有功功率控制方面的可行性和有效性,具有一定的实用价值。

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。

免疫网络调节算法及其在固定频率分配问题中的应用

提出了一种免疫网络调节算法(INR),该算法以Jerne的独特型网络调节理论为基础,将选择、变异等遗传操作算子整合到算法惟一的免疫调节算子中,并用Segel的形态空间计算模型定量指导免疫调节算子的行为,为了证明该算法有效,还针对固定频率分配问题进行了相关实验,结果表明该算法的多样性保持能力和收敛性都相当理想。

无线传感器网络中的动态电压调节算法

无线传感器节点一般由电池供电,且电池不易更换,所以传感器网络最关注的问题是如何高效地利用有限的能量。动态电压调节技术允许软件在运行时动态的改变处理器的频率和电压,以减少它的能量消耗。分析了现有的一些动态电压调节算法,根据无线传感器网络多跳路由和拓扑易变化的特点,提出了一种针对中继节点的动态电压调节算法,并在NS2平台上对算法进行了仿真。通过对仿真结果的分析,表明改进的算法能够很好地减少系统能量消耗,延长无线传感器网络的使用寿命。

基于约束紧迫度和反向调节算法的硬/软件划分

硬 /软件协同设计的关键问题之一是硬 /软件划分 .本文提出了基于约束紧迫度和反向调节算法的硬 /软件划分方法 .在约束紧迫度算法中 ,首先根据时间紧迫度来决定节点是映射到硬件还是映射到软件 ,然后根据硬 /软件面积的紧迫度选择节点的执行时间 /面积 .反向调节算法则是通过节点之间存在的松弛时间来对系统进行进一步的优化 .实验表明 ,该算法在总体性能上要优于文献〔18〕中提出的 MIBS算法 .

TELEPERM-ME 闭环控制模块中调节算法的剖析

主要对西门子ＴＥＬＥＰＥＲＭ－ＭＥ闭环控制模块６ＤＳ１４１２中的调节算法功能块ＲＥＫ进行了剖析，以便进一步了解Ｔ－ＭＥＤＣＳ闭环控制系统的设计方法及设计技巧，从而能够更好地开发和应用Ｔ－ＭＥ系统．

干扰环境下航向的智能自适应参数调节算法

在船舶运动过程中,航向控制是关键技术,不但与船舶的航行安全性密切相关,而且还关系到船舶的油耗。正因如此,使得航向控制成为船舶领域研究的重点课题之一。随着无人操控船舶及智能航运技术的快速发展,对船舶航行控制提出全新挑战,要求船舶具备较高的智能化程度,航行过程需要多元推进,以此来实现航行的灵活性与自主性。船舶在海面上行驶时,不可避免会受到环境的干扰,可能会造成偏离既定航向的情况。为避免这一问题的发生,可运用航向智能自适应参数调节算法,对航向加以控制。

锂离子蓄电池充电的数字比例积分调节算法

介绍了一种采用数字比例积分 (PI)调节算法来实现恒流 恒压充电功能的锂离子蓄电池性能测试设备。该设备可以对单体及组合锂离子蓄电池的性能进行全面分析测试 ,并按检测出的电池容量及特性曲线对电池进行分选。数字PI调节算法在该设备中的成功运用不仅加快了充电电流调节速度 ,提高了测试精度 ,减少了硬件控制环节 ,提高了设备的稳定性 ,而且节约了设备开发制造成本。实际测试结果表明 ,该算法精确度高 ,可使恒压误差控制在± 2

基于能量消耗模型的WSN动态电压调节算法

为了降低WSN中弱硬实时系统的能量消耗,应用离散事件系统(DES)框架中的优化原理,建立数学模型,得到了能量消耗的目标函数,为了最小化目标函数,利用线性规划方法进行求解,得到一种可扩展的低复杂度算法来进行动态电压调节(DVS)。并对算法进行了模型实例计算,结果表明,优化的DVS算法能在满足弱硬实时系统时限要求的基础上更大程度节省节点能量。

用于快速锁定全数字锁相环的反馈调节算法

为降低全数字锁相环的锁定时间,在分析了不同相位检测机制和滤波器结构的基础上提出了自适应的反馈调节算法.该算法将锁定过程分为粗调、一级精调、二级精调三部分,分别对应数控振荡器的三级控制码,在不同的锁定过程中使用合适的滤波器结构且可根据频率差的大小自适应调节参数.基于所提算法,在180nm CMOS工艺下实现了一款可移植的快速锁定的小数全数字锁相环.测试结果表明:平均锁定时间仅为6.4μs,相当于128个参考时钟周期(20MHz),该算法有效地缩短了锁定时间.

H-PLC信道中双谱自适应功率调节算法研究

为改善H-PLC信道通信质量,提出基于双谱分析的自适应信号发射功率调节算法。对在HPLC信道中采集得到的通信信号进行双谱分析,可计算得到双谱对角切片谱峰的主峰峰值与其他峰峰值的比值之和,通过比较该和值与设定好的临界值去自适应调节信号发射功率,达到提高信道信噪比、改善通信质量的目的。实验结果表明:所提算法对H-PLC信道信号进行处理可以更加有效地改善信道的通信质量,信噪比可达6d B的提升。

适合无线传感器网络的自适应动态电压调节算法

对于能量有限的传感器网络,在计算复杂度较高的应用中,节省CPU的能耗具有重要意义。针对以事件为驱动的无线传感器网络的任务模式,提出一种基于零散任务模型的自适应DVS算法——A-DVS。A-DVS算法根据CPU的任务量实时调整工作频率和电压,能在很大程度上降低CPU能耗的同时,保证任务的实时性要求。理论分析和实验结果表明,A-DVS算法的实际节能效果接近理论分析值的80%左右,可在很大程度上延长节点的生命周期。

机载显示器亮度自动调节算法验证及优化

机载显示器通常采用基于韦伯-费希纳定律的亮度自动调节算法实现亮度的自动调节。由于显示器内部环境光测试转换电路和LED背光调节控制电路的设计、材料、器件和装配等存在差异,会造成实际环境光-亮度变化曲线与标准变化曲线出现偏离,导致亮度自动变化效果不能满足要求。为了使显示器的环境光-亮度变化曲线符合标准曲线,本文提出了一套显示器环境光-亮度测试系统,设计了测试软件的组成结构和程序流程,通过程序控制获取实验数据并绘制曲线,通过对实验数据及曲线的分析和比较,完成显示器亮度自动调节算法优化。实验结果表明:优化后的调光算法曲线接近标准曲线,同一环境光照度对应的实际亮度值与标准亮度值误差低于3%,满足设计要求。

定时调节算法与感应调节算法在入口匝道控制的应用

入口匝道控制是快速路交通控制系统中应用最广、效果最好的一种控制形式。首先是控制调节驶入主线的交通流量,使得匝道下游的主线流量不超过其通行能力或服务流量。然后是则主要帮助驶入车辆安全地汇入主线,并尽可能地减少驶入车流对主线车流运行的影响。采用适合的控制算法,则可以减少"挤压"或阻滞,避免出现主线车辆被迫变换车道的情况。控制单位时间内允许进入的车辆数通过从而来消除高速公路上的交通拥挤现象。

无线传感器网络的发射功率自适应调节算法

无线传感器网络的能量损失与数据通信息息相关,无线传感器网络中发射功率自适应调节研究的主要是在满足网络可靠性的前提条件下,也即是丢包率低于某一阈值,通过发射功率自适应调节减少不必要的通信开销。综合目前的研究从功能层次划分,主要的研究集中在调整网络拓扑结构和发射功率自适应算法相结合、考虑可靠性对发射功率作自适应调整、防止网络干扰对发射功率作自适应调整等。

自动化控制系统中PID调节算法的优化与实践

本文研究了自动化控制系统中PID调节算法的优化与实践。首先,对PID调节算法进行了深入分析,探讨了其在控制系统中的应用及存在的问题。其次,提出了一种基于模糊逻辑和遗传算法的PID参数优化方法,通过模糊规则的建立和遗传算法的搜索,实现了PID参数的智能化调整。最后,通过实验验证了该方法的有效性,表明其在提高系统响应速度和稳定性方面具有显著优势。本文对于提高自动化控制系统的性能具有一定的参考价值。

基于虚拟仪器技术的实验室灯光智能调节算法

传统实验室灯光智能调节算法存在调节效率低、调节精准性差等问题,很容易影响实验结果的准确性。以虚拟仪器技术为基础,编制一种新型实验室灯光智能调节算法,利用虚拟仪器技术收集实验室周围环境信息和L数据组的数据,调节实验室灯光周围环境的温湿度,如降温、加湿、升温等,从而保证智能调节工作能顺利进行。研究结果表明,与传统调节算法相比,实验室灯光智能调节算法调节效率更高,调节准确度更好。

基于虚拟仪器技术的实验室灯光智能调节算法研究

传统的实验室灯光智能调节算法调节精准性差,调节效率低。针对上述问题,基于虚拟仪器技术研究了一种新的实验室灯光智能调节算法,首先通过虚拟仪器技术来对实验室的周围环境信息进行采集,然后利用虚拟仪器对L数据组的读取来对实验室灯光的周边环境的温度湿度来进行智能调节如加湿、降湿、升温、降温等处理,最后实现智能调节。实验结果表明,与传统调节算法相比,基于虚拟仪器技术的实验室灯光智能调节算法的调节精准性更好,调节效率更高。

自调节遗传算法的研究

通过对普通遗传算法选择、交叉、变异三个算子的深入分析,揭示了早熟现象产生的原因,并数学证明了选择算子是早熟现象的主要原因。在此基础上设计了一种变异概率可以自调节的基因移民遗传算法,提出了群体相异度指标来衡量多样性,通过相异度自动地调节变异概率的大小,确保群体的多样性来避免早熟现象的出现。最后,应用马尔可夫链数学工具从理论上证明了该算法是收敛的。实验表明:该算法具有一定的通用性,适合于实际的工程计算。