电气工程及其自动化专业实践教学体系的构建

本文在"卓越工程师教育培养计划"和"上海市第四期本科教育高地建设"的指导思想下,分析了电气及其自动化专业的实践性教学环节的目标和思路,提出了在实践教学环节中应注重突出学生的主体地位;注重学生的技能形式的个性培养,并真正落实到实践教学的每一个环节。

电气工程及其自动化专业建设经验与思考

本文在"上海市第四期本科教育高地建设"的指导思想下,从电气工程及其自动化专业教学计划的制订,师资队伍培养和实践教学等几个方面介绍专业建设的一些经验与思考。

轿车车身零件冲压线Tooling的自动化虚拟装配

基于轿车车身零件数字化设计和自动加工的现状,分析了车身零件冲压用工装夹具——Tooling设计和装配自动化过程中的薄弱环节。针对Tooling设计中的经验依赖性和装配中的手动反复调整的突出问题,分析了Tooling装配体的空间结构特点。基于机器人学中的De- navit-Hartenberg反运动学原理,建立了Tooling自动化虚拟装配的数学模型,最后给出实例,验证了整个过程的正确性和有效性。为不同行业中同类空间装配体的自动化装配,提供了借鉴性的思路和解决方案。

基于SVM和纹理的煤和煤矸石自动识别

为提高煤矸石的自动识别和分选效率,提出了基于支持向量机(SVM)和纹理识别煤矸石的方法。选取两种煤和一种煤矸石的图像作为样本,经过图像预处理及图像灰度和纹理特征分析后,发现灰度均值、灰度共生矩阵最大值、二阶矩、对比度、相关、熵为有效特征。在此基础上,采用了支持向量机来完成图像的自动识别过程,选取上述6个参数作为支持向量机的训练特征,实验结果表明,该支持向量机识别煤和煤矸石的成功率较高。

Rough Set规则自动生成的关键算法改进

基于RoughSet理论,研究从Skrowon分辨矩阵到规则自动生成过程中的关键算法的改进问题。提出由分辨矩阵到合取项矩阵的计算方法,建立了从属性约简的合取项矩阵到析取项矩阵转换的数学模型,基于数学模型,提出直接搜索的转换方法。同时,提出了属性值约简的改进方法,使得改进后的算法从总体上节省了运算空间,降低了算法的时间复杂性,提高了规则生成的效率。最后通过UCI数据库的实例验证了改进算法的有效性。

稀土永磁同步电动机的工程设计研究

介绍了永磁同步电动机的一般设计方法,讨论了设计要点。文章提出了适用于电机制造公司的工程设计方法,并应用此方法设计了样机,实验结果验证了文章提出的工程设计方法的正确性。

基于触摸屏和PLC的船舶电站监控系统设计

以XBTGT5330触摸屏、Modicon M340 PLC和并联保护单元(PPU)为核心设计交流380V 50 Hz船舶自动化电站及监控系统,实现了PLC控制程序和人机界面软件相结合。通过网络技术将电站运行数据传送至上位计算机,为远程监控提供了重要依据。通过船舶电站实验室运行验证,该系统有效地提高了电站的稳定性和可靠性。

高压异步电动机软起动器的简化等效数学模型和实验

分析了基于开关变压器的高压电动机软起动器的工作原理,对主电路中作为开关状态元件的开关变压器和作为负载的异步电动机分别建立等效电路模型,提出用一个连续变化的电感来表示开关变压器,这种模型对于电动机负载具有足够的精度。应用这种等效模型对高压异步电动机的软起动过程进行了仿真,本文提出了简化等效电路模型,并在此基础上设计了一个单片机控制的高压异步电动机软起动器。

求解车辆路径问题的改进微粒群优化算法

微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。研究了用该算法求解车辆路径的问题。设计了求解车辆路径问题的一种新的实数编码方案,将车辆路径问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数法处理约束条件。应用该微粒群优化算法求解了多个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和双种群遗传算法进行了比较。计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法。

粗糙集理论中属性相对约简算法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效地处理模糊和不确定性知识的数学工具,而求核与约简是粗糙集理论中的两个重要问题,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.本文在分析粗糙集理论的基础上,发现了正区域的一些有用性质,提出了一种利用正区域直接求核的方法,并利用正区域的启发式信息给出了两种相对约简算法.

基于开关变压器的中压异步电动机软起动器

针对异步电动机是一个非线性、强耦合的被控对象,运用常规的控制策略难以取得满意的控制效果,同时由于中压异步电动机软起动器受晶闸管耐压的限制,一直解决不好,文中提出了一种基于模糊控制规则可调整的中压异步电动机软起动器的设计方法,其主电路采用开关变压器。该控制器对调整因子α进行在线调整,运用遗传算法,设计了一个专用的优化参数程序,根据系统当前的电流误差E和误差变化率Ec,通过模糊推理在线调整调整因子α,以确保异步电动机软起动具有最优化的动态和稳态性能,并在此基础上设计了一个基于开关变压器的中压电动机软起动器,实验证明此控制策略消除了电机起动过程中电流和转矩的振荡,具有很好的使用价值。

基于PCA-SVM模型的多电平逆变系统故障诊断

多电平逆变系统由许多开关器件组成,具有非线性因素,很难建立数学模型来识别故障。针对多电平逆变系统故障的特点,为了实现级联H-桥多电平逆变系统的故障诊断,提高诊断的精确度和运算速度,提出了一种基于PCA-SVM模型的故障诊断策略。分析了故障信号,采用快速傅里叶变换(FFT)实现对故障信号的预处理,主元分析(PCA)提取起主要作用的特征向量,降低噪声,减少训练和测试时间,通过SVM进行训练和测试。实验结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力、整体的诊断精度高达98%、计算效率高,满足了级联H-桥多电平系统诊断故障要求。

相对主元分析及其在数据压缩和故障诊断中的应用研究

传统主元分析(Principal component analysis,PCA)方法因忽视量纲对系统的影响,从而使选取的主元难以具有代表性;而在进行量纲标准化后,又因得到的特征值常常是近似相等的而无法进行有效的主元提取.针对这一主要问题,本文通过引入相对化变换(Relative transform,RT)、相对主元(Relative principal components,RPCs)和分布"均匀"等概念,建立起一种相对主元分析(Relative principal component analysis,RPCA)的新方法.该方法首先对系统各分量进行量纲标准化;其次再根据系统的先验信息分析和确定各分量的重要程度;然后在系统能量守恒的准则下,赋以系统各分量相应的权值;最后利用已建立起的相对主元模型,对系统实施RPCA.同时运用数值例子,开展了RPCA在数据压缩和系统故障诊断中的应用研究.理论分析和仿真实验均表明,采用RPCA方法选取出的主元更具代表性和显著几何意义,加之选取主元的灵活性,将使新方法具有更广泛的应用前景。

带电压调节的非线性鲁棒励磁控制策略研究

针对电力系统的非线性特性和内外扰动的影响,结合微分几何精确反馈线性化和非线性鲁棒H∞控制理论,提出了一种新的励磁控制器设计方法,在励磁控制规律引入了机端电压反馈,使得所设计的控制器不仅提高了电力系统暂态稳定性,而且在机械功率由于负荷或调速而变化时机端电压仍能回复到给定点上运行。将该控制方法运用到单机无穷大电力系统设计中,用Matlab/Simulink进行三相短路实验和机械功率扰动实验,结果表明:与非线性励磁控制器及传统的PID控制器相比,所设计的带电压调节功能的非线性鲁棒H∞控制器在提高电力系统的稳定性及稳定机端电压方面有很好的控制效果。

基于十进制编码的差分进化算法在配电网重构中的应用

提出了一种基于差分进化的配电网重构方法。采用基于十进制环状编码方法解决了二进制编码产生大量不可行解的问题。给出了十进制环状编码的变异、交叉和选择策略;提出了一种在计算的同时调整支路节点顺序的算法,解决了配电网重构后部分支路电流流向颠倒的问题。应用差分进化算法对IEEE 33节点网络进行配电网重构仿真,结果表明该方法能有效降低配电网损耗。

粗糙集连续属性离散化模型研究与应用要点分析

基于粗糙集理论,研究连续属性离散化问题的本质特点,提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想,设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息熵等主流聚类方法的特点,并基于这种结构模型,给出了相应离散化方法的应用要点。

基于模糊故障特征信息的随机集度量信息融合诊断方法

该文给出一种基于模糊故障特征信息随机集度量的信息融合诊断方法。针对信号采集与故障特征提取中的模糊性,首先用模糊隶属度函数分别表示故障档案库中的多种故障样板模式和从不同传感器观测中提取的多类故障特征亦即待检模式,进而基于模糊集的随机集模型,得到样板模式与待检模式的匹配度,即基本概率指派函数(BPA)。然后利用Dempster-Shafer证据组合规则对BPA进行融合,给出诊断结果。该文给出的待检模式是从多个连续观测中提取的,与原有的由单个观测确定待检模式的方式相比,文中提出的特征提取及匹配方法,同时考虑了样板模式和待检模式所具有的模糊性,能够显著降低融合决策中的不确定性,大大提高故障识别的能力。最后通过电机转子故障诊断实例验证方法的有效性。

求解舰船电力系统网络重构的贪婪DPSO算法

针对舰船电力系统的网络重构,建立了故障恢复的离散模型.提出基于简单贪婪法、概率贪婪法两种离散微粒群优化算法,分析了参数对离散化过程的影响.舰船电力系统网络故障恢复算例显示:该方法能获得更好的故障恢复方案;参数选取合适的概率贪婪法能有效地克服微粒群算法易于陷入局部极值的缺点,具有优良的收敛性能.

基于随机集理论的多源信息统一表示与建模方法

由于信息形式的多样性及其特征的复杂性,使得对不确定、未知性、非精确和不完全等类型信息的表示和建模都要通过相应的方法完成,由于方法的不统一,从而很难实现对异类信息的融合.所以,能否找到一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,最终实现融合成为信息融合中的关键问题.众多研究者经过多年的探索发现,随机集理论有望解决这个难题.本文首先对各种多源信息进行分类,并介绍几种常用的表示和建模方法及其适用范围;随后引入随机集理论的基本概念和性质,综合论述该理论与已有方法之间的相互转化关系,并进一步论证用随机集统一表示和建模多源信息的可能性;最后,介绍随机集理论在信息融合中的应用并指出未来的发展方向.

基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法

传统主元分析方法量纲标准化后常常无法进行有效的主元提取。基于相对主元分析故障检测方法,其控制限只与保留的主元个数和置信度有关,因而不能满足时变、非稳定的过程监控要求。针对这些问题,本文提出了基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法,该方法通过引入一个权值将传统构建控制限的方法和动态数据窗口相结合。最后应用到风力发电系统故障检测中,有效地检测出故障,并减少了误报情况。