增强型LMS自适应电网畸变电流检测算法研究

为解决常规LMS自适应算法在电网畸变电流检测中存在收敛速度和稳态误差之间的矛盾,本文提出了一种增强型LMS自适应算法。该算法通过对输入信号环节进行预置带通滤波处理,改善信号的自相关数值,实现了基波处的幅值无衰减且相位无延时,同时通过对LMS算法权值和误差环节嵌入低通滤波拓扑结构,达到了降低畸变电流波动的目的。最后在对常规算法与增强型LMS算法分析比较的基础上,通过仿真和实验证明了本文理论分析的可行性,验证了此算法在畸变电流检测中的有效性和准确性。

基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法

为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络的权值和阈值;然后使用LM算法作为BP网络的训练算法进行训练;最后,综合对比BP网络、LM-BP网络、PSO-BP网络和PSO-LM-BP网络的性能。结果表明,PSO-LM-BP网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具3种算法的优点,有效抑制了温度对传感器的影响。

基于LMS算法的光合作用激发参数自适应技术

主动式荧光诱导方法具有灵敏度高和不受外界光照因素等优点而被广泛应用到光合作用参数的测量,但因被测对象的吸收光谱特征存在差异性,需调整激发参数才能获得更准确的光合作用参数。为解决这一问题,依据植物光合作用电子传递过程,分析还原态初级电子受体比例激发光饱和条件,从而建立自适应参考模型,结合激发序列的递推关系和可变步长最小均方差算法对激发参数进行自适应调整,并通过对实验室培育的蛋白核小球藻进行实验对比分析。结果表明:经10次自适应过程后可将预设初始光强[8 600μmol quanta/(m2·s)]调整到最佳激发光强[34 270μmol quanta/(m2·s)],此条件下光化学量子产率(Fv/Fm)与WaterPAM结果相比误差最小;在常见藻类中,绿藻与蓝藻的最佳激发波长分别为460 nm、625 nm,而在520 nm激发时效率最低。该自适应调整算法为光合作用参数测量提供技术支撑。

剪缩型土的剪胀性大数据特征与计算模型

剪胀性是岩土材料区别于其他材料的重要特征,其基本力学特性目前尚未研究透彻,由此导致相关本构模型无法充分反映岩土材料的变形机制。本文提出了一种并行化的LM优化回归算法,该算法解决了剪缩型土的大规模剪胀性数据回归分析时的全局优化性差、收敛性慢、计算效率低的问题。利用该算法建立了剪胀率与其各影响因素之间的相关性函数。根据剪缩型土的剪胀性大数据特征和基本力学特性,考虑了剪胀率主要影响因素和附加影响因素的综合作用,构造了可以反映剪缩型土剪胀性共同规律的计算模型。该模型和剪缩型土所有实验数据的剪胀率拟合度高达0.938,明显优于剑桥模型和修正剑桥模型下的剪胀模型,而且本模型能够较好地反映不同剪缩型应力路径下剪缩型土的剪胀性。

北斗导航自适应抗干扰技术的研究

把北斗双频抗干扰作为研究对象,以天线接收B1和S两个频点信号的抗干扰处理为研究重点.首先构建了双频圆阵的阵列信号模型,阐述了空时二维滤波的原理,权值的确认准则LCMV,以及功率倒置阵列的特性,在此基础上采用LMS算法得到空时滤波的最优权值,并对该算法的性能进行matlab仿真.仿真结果表明:基于四阵元圆阵的LMS功率倒置空时二维算法能够在干扰的来向形成较深零陷.最后将仿真过的算法在FPGA硬件平台上实现,进一步验证算法的可行性.

自适应调零天线卫星定位抗干扰算法仿真研究

自适应阵列天线是国内外GPS抗干扰研究的主要方向,自适应调零抗干扰算法是成功应用的抗干扰技术之一。介绍了自适应调零抗干扰的原理,建立了天线阵列的数学模型,基于LMS算法介绍了4个天线单元的自适应调零算法的原理和实现过程,并对算法进行了仿真。结果显示该算法对单干扰、双干扰及三干扰均有较强的抗干扰能力。

基于1stOpt软件的威布尔溶出曲线拟合方法研究

目的:利用1stOpt软件实现威布尔溶出曲线拟合,提供一种新的可获得溶出曲线参数的方法。方法:以通脉丸中芍药苷的溶出数据作为研究对象,利用1stOpt软件中麦夸特法+通用全局优化(LM-UGO)法来实现威布尔溶出曲线拟合,并与Matlab软件中的非线性最小二乘(NLLS)法及遗传算法拟合结果进行比较。结果:LM-UGO、NLLS和遗传算法拟合得到的威布尔溶出曲线参数无显著性差异(P>0.05),而溶出参数的校正均方差分别为0.00990、0.01212、0.01003,以LM-UGO法值最小。结论:1stOpt软件具有操作简单、拟合快速而准确、收敛速度快等优点,是威布尔溶出曲线拟合及参数估算的有力工具。