基于改进禁忌搜索的多目标自动化仓库调度

针对产品质量和路径的多目标自动化立体仓库调度优化问题,为平衡解的收敛性和多样性,提出一种改进的多目标禁忌搜索算法。该算法的改进在于,一方面为Pareto解空间构造可行的初始解,改造了禁忌搜索的邻域结构;另一方面采用惩罚策略,使搜索能够跳出局部最优。面向出入自动化立体仓库的产品在时间上有特定要求的工业生产过程,建立了兼顾质量和路径的多目标优化模型,并运用改进的多目标禁忌搜索算法对其实现了调度优化求解。实例仿真表明,所提算法对仓库调度优化问题在解的质量及求解效率上都取得了较好的效果。

基于自动标注特征点的人体关节跟踪

现有的基于人体特征点的关节跟踪方法大多采用手动标注特征点方式;提出了一种新的特征跟踪的方法,该方法能够对目标人体关节特征点进行自动标注,实现对人体关节点的自动跟踪;首先采用帧间差分和背景差分相融合的方法来分割运动人体,采用CANNY算子提取目标轮廓,自动标注关节特征点;然后采用LK光流算法跟踪标注的特征点;最后利用卡尔曼滤波线性跟踪来预测特征点出现的位置,从而修正那些产生跟踪错误的特征点;实验结果表明,该方法能够有效的对实际视频的目标人体进行特征点自动标注,取得较好的跟踪效果。

电站仿真技术的研究与发展

电站仿真技术是仿真技术在电力工业中的应用,随着网络技术的发展逐渐从单机仿真发展到基于局域网的仿真,再到现在热门的基于Web的仿真,前两者已趋于成熟,目前基于Web的电站仿真虽已实现但还处于初期,只实现教练员与操作员功能。未来电站仿真软件将在Web的基础上,不断扩展与完善其各种功能,将不仅仅适用于电站工作人员的简单仿真,使用范围也不再受到地域的限制,并且适用于研究电站控制算法的研究人员,可供研究人员在线编写控制算法并在其模型上验证算法,在此基础上本文提出一种基于Web Services的电站仿真平台。

电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真

针对电站中速磨的控制难题,提出了一种模糊状态反馈跟踪控制方案。利用内模原理的特性来改善模糊跟踪控制系统的性能,使得被控非线性对象的输出变量可以渐进跟踪期望的变化轨迹。采用T-S建模方法来对中速磨进行建模并得到其T-S模糊模型。针对中速磨的T-S模糊模型设计模糊状态反馈跟踪控制系统并进行仿真,结果表明系统的输出可以很好地跟踪给定的轨迹。

电站智能无线巡检移动机器人系统设计

针对电站中电力系统环境复杂的问题,设计了一种基于改进的OpenWrt系统和Android系统的电站智能无线巡检机器人。该系统以无线嵌入式处理器AR9331和基于Cortex-M3的ARM处理器STM32为双处理器核心,并在无线处理器上运行改进的OpenWrt操作系统,实现无线路由功能,同时引进一种新型的MJPEG压缩算法。实现了Android智能手机对巡检机器人的无线控制、视频实时采集与显示。经设计研发和现场测试,系统可运行在电站狭小、阴暗等复杂环境中,完成无线巡检任务,具有良好的稳定性和灵活性。

智能虚拟参考反馈整定神经元PID及其电站控制应用研究

随着工业技术的快速发展,电站等大型工业企业规模越来越大、生产过程越来越复杂,被控对象通常难以精确建模,导致传统基于模型的控制方法难以获得理想的控制效果。数据驱动控制方法可直接根据系统输入输出数据进行控制器设计,有效解决了传统控制方法对对象数学模型的依赖问题。本文提出了基于智能虚拟参考反馈整定的神经元PID控制方法,通过采用人类学习优化算法,依据智能虚拟参考反馈整定目标函数,直接根据系统一组输入输出数据对神经元PID控制器进行全局优化设计,提高了控制性能。对电站过热蒸汽温度控制的仿真结果表明了提出的智能虚拟参考反馈整定神经元PID控制方法的有效性和在工程应用中的优越性。

基于IFRTAH的核电站稳压器水位优化控制

核电站稳压器系统是一个复杂的控制系统,被控对象具有大时滞、大惯性等特点。本文以稳压器水位控制系统为对象,研究了基于自适应简化人类学习优化算法的智能虚构参考整定方法(IFRTAH),在不需要被控对象数学模型的情况下能直接设计出性能理想的控制器。仿真实验表明:相比于基本IFRT方法,IFRTAH方法设计的控制器具有更好的控制性能和良好的工程应用前景。

核电站蒸汽发生器水位智能数据驱动控制

核电站蒸汽发生器是压水堆核电站的重要设备之一,具有被控对象精确建模困难、控制性能及安全性要求高等特点。以核电站蒸汽发生器水位控制系统为对象,研究了基于人类学习优化算法的智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定控制方法,在不需要被控对象及扰动对象数学模型的情况下,能直接设计出性能理想的反馈⁃前馈控制系统,在存在可测扰动的情况下能够提供预测补偿动作以抑制干扰。仿真实验结果表明:相比于其他控制方法,智能反馈⁃前馈虚拟参考反馈整定(FFIVRFTH)方法设计出的控制器具有更好的控制性能和良好的工程应用前景。

新能源微电网多层级车网协同优化策略

针对规模化电动汽车(EV)接入新能源微电网(NEMG)的经济运行与负荷波动问题,提出一种考虑用户积极性的NEMG多层级车网协同优化策略。首先,负荷层在考虑用户积极性的前提下将EV作为一种控制负荷的手段,通过分时电价来优化用电负荷;其次,微网层为最大程度贴合清洁能源出力态势,采用清洁能源支撑负荷层优化后负荷并由EV与储能参与辅助调节;最后,配网层通过主网与燃气轮机消纳结余净负荷,由结余清洁能源入网获取收益以实现经济性与安全性高度统一。算例分析表明所提策略可实现多主体共赢,验证了所提方法的合理性与有效性。

一种新型光伏并网逆变器控制策略

分析了导抗变换器的特性,详细推导了整个系统各点电压、电流,提出一种新颖的三角波-三角波调制方法,该控制策略克服了采用传统正弦波-三角波调制方法带来的并网电流谐波含量高、功率因数低的弊端。将导抗变换器和光伏并网逆变系统有机结合在一起,利用导抗变换器的电压源-电流源变换特性,将光伏电池阵列的直流电压变换为正弦包络线的高频电流,经过高频变压器隔离和电流等级变换,得到的高频电流再经过高频整流桥及工频逆变器逆变后并入电网,实现了电流源并网。相对传统的电流源型并网发电系统,采用该方法不仅省去了串联电感,而且用高频变压器取代了工频变压器,有利于实现装置小型化和降低成本。另外,利用电网电压过零信号控制工频逆变器,保证了并网电流和电网电压同步,进一步提高系统功率因数,实现正弦电流并网。通过实验证明了该控制策略的可行性,该方法非常适合分散式家用光伏并网发电系统。

基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断

为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在Matlab中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。

分布式并网发电系统在孤岛时的运行控制

以光伏并网发电系统为对象,提出了分布式并网发电系统在孤岛下继续供电运行的控制策略,将含有分布式并网发电系统的电网进行孤岛分层,通过控制不同层次的孤岛控制单元和并网发电逆变器以实现孤岛运行,同时分析了孤岛控制单元的主要功能和并网逆变器在孤岛运行中输出功率自调整以及电网恢复正常后再并网的方法。仿真和实验结果表明,该控制方法可使分布式并网发电系统在并网和孤岛下灵活运行,从而提高了分布式并网发电系统的使用率。

中点箝位式三电平逆变器空间矢量调制及其中点控制研究

论述一种中点箝位式三电平逆变器SVPWM原理及其实现方法。为避免三电平逆变器在扇区切换中输出矢量突变,提出了一种首发矢量全部采用正小矢量或负小矢量的空间矢量调制算法,利用三个判断规则,可以很方便地确定出参考矢量所在的扇区和小三角形,给出了合成矢量的相应输出电压矢量,推导出三角形顶点工作矢量的作用时间。并提出一种充分利用冗余电压矢量的中点电压控制方法,实现了电容电压的平衡。实验研究结果证实本文提出的调制算法是正确且有效的。

脑机接口中基于WPD和CSP的特征提取

针对脑机接口(brain computer interface,BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特征提取,获得六维特征向量。CSP与WPD相结合能够充分利用WPD的时频特性,有效避免CSP要求输入导联数过多、缺乏频域信息等缺陷。对2008年国际BCI竞赛数据和本实验室实验数据,采用该方法进行特征提取,通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类。2种数据源分类正确率分别为92%和80%,相对于单纯的CSP特征提取,正确率分别提高5%和20%。实验结果表明:WPD与CSP相结合的特征提取算法能提取明显的特征,进而提高BCI的识别正确率。

基于两类脉宽调制方式本质联系的三电平逆变器中点电压平衡控制的研究

为解决中点钳位式三电平逆变器中点电压波动问题,本文基于三电平逆变器空间矢量调制和三角载波调制两类调制方法的本质联系,提出了一种新的中点电压平衡控制方法。这种方法只需电容电压和负载三相电流信息,通过调整小矢量对的时间分配实现对中点电流的控制,控制算法简便易行,有利于计算机数字实现。仿真和实验研究结果证实了所提控制方法的有效性。

直驱式风力发电系统的三相Z源并网逆变器建模与控制

提出将新型的三相Z源逆变器应用于直驱式风力并网发电系统中,并将传统三相PWM并网逆变器模型和等效的Z网络模型结合,建立了三相Z源并网逆变器的数学模型,分析了直通占空比改变对系统的影响,提出了在并网条件下获取稳定的Z网络电容电压和解耦的d、q轴网侧电流分量的控制策略,并给出了外环电压设定值的约束条件。实验结果证实了理论分析的正确性和控制策略的有效性。

一类参数不确定时滞系统的智能控制应用研究

针对参数不确定时滞系统容易出现预测模型失效和不确定信息无法精确描述的问题,提出一种快速循环坐标下降支持向量回归(FCCDSVR)预测模型。以环模制粒机作为实验对象,利用循环坐标下降法(CCD)求解支持向量回归模型的目标函数,快速优化制粒机温度预测模型。利用环模制粒机喂料量和温度的耦合关系,提出并设计独立双通道输入模糊专家温度控制器,根据喂料量近似得到蒸汽调节量,再根据预测模型得到的温度偏差值进行精确蒸汽调节,从而有效克服对象参数不确定和时滞等问题。仿真实验表明,与现有的支持向量回归模型相比,FCCDSVR模型在大样本情况下,收敛速度更快,建模时间更短;将此模型融入的模糊专家控制方法比PID控制算法和模糊控制算法有更好的曲线跟踪效果,在实际DCS平台中温度误差可控制在±1.3%以内,较±5%的工艺容许偏差有较大提升。

平板显示系统的最优扫描结构及分形模型

本文首次将分形原理应用于平板显示系统灰度图像的扫描映射,提出了平板显示系统灰度图像的最优扫描结构及分形模型,以解决平板显示系统扫描形成灰度图像过程中的时间冗余问题.将显示系统的数字显示存贮空间分切成若干个具有不同时间维数的空间划分,在此基础上导出“空间划分”和“时间灰度分形”拓扑结构的分形扫描模型及FPD离散空间的分形维数,然后根据分形模型对每一维空间划分实施自相似时间灰度分形扫描.文中从理论上证明了该模型的最优性,推导了超高显示灰度与帧频的关系,并用实验结果证明该方法可在不改变扫描频率的前提下可提高平板显示系统扫描效率及成像质量.

基于虚拟现实的远程测控系统若干技术的研究

针对传统的组态软件只能实现二维(或伪三维)组态画面的现状,在自主研制的远程测控平台上,进行了虚拟现实在基于Web的远程测控系统中的研究。创建了适用于工业远程监控领域的三维场景式界面,进而提出并实现了模糊速度控制算法和循环距离检测算法。然后采用ActiveX技术实现三维场景和组态软件的无缝链接和动态数据交换,构成基于虚拟现实的远程测控界面。实验运行与实际应用均表明了研究成果的有效性。

一种四参数的光伏组件在线故障诊断方法

分析光伏组件在短路、异常老化状态下的输出特性,提出一种基于开路电压、短路电流、最大功率点电压和电流四参数的光伏组件在线诊断短路及异常老化故障的方法。建立了故障类型因子K,通过比较K与标准值的差异判断组件是否存在短路和异常老化故障。发生故障即可进行在线故障程度分析和预警:短路故障时,利用神经网络方法诊断组件中电池短路的块数;异常老化故障时,利用填充因子值获得组件老化程度。仿真及实验结果显示该方法具有较高的准确率,证明了方法的可行性和有效性。