基于改进差分演化算法的无功优化

针对电力网络无功优化问题,增加考虑了电压稳定指标,采用改进的差分演化算法同时对网损和电压稳定指数进行优化.该算法基于一般差分演化算法,在进化的不同阶段对算法参数缩放因子F和杂交概率CR进行自适应调整与控制,增加种群多样性的同时,能够调整搜索方向快速找到最优化方案.应用IEEE 30节点和IEEE 57节点系统进行了测试,结果表明所用算法相比遗传算法和一般差分演化算法,不仅能够有效减少有功网损,还能让PQ负荷节点远离电压崩溃点,并具有计算速度快、鲁棒性好等优点.     

基于多尺度小波变换的改进型自适应滤波算法

介绍自适应滤波算法、多尺度小波算法的基本原理和两种算法结合的实现过程。针对最小均方(LMS)自适应滤波算法不能同时提高收敛速度和收敛精度,提出变步长LMS自适应算法,在滤波过程中算法先用大步长跟踪,提高收敛速度,接近稳态时用小步长跟踪,提高收敛精度。为了能有更好的滤波效果,应该在算法的步长因子上有所突破。在抽样函数的基础上改进算法,并结合多尺度小波分解,使得滤波的效果更加理想。通过Matlab仿真实验,验证了改进算法具有更好的稳定性和优越性。     

利用T-PROGS确定最优钻孔密度

为了在水文地质钻探时找到合理的钻孔密度,避免钻孔集中出现数据的冗余,造成介质类别有偏向于高密度钻孔岩性类别的趋势。本文以某实测区域为研究对象,运用GMS软件中T-PROGS模块,模拟在非均匀介质中均匀分布钻孔以确定最优钻孔密度。通过马尔可夫数学预测模型对计算机模拟数据进行甄选,得出在钻孔密度为30孔/km2,获得的水文地质资料的可信度较高,可以最大限度的节省人力物力。本文研究结果表明:结合GMS软件与马尔科夫预测模型对探明地质类型分布是可行的。     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.     

自适应时间尺度分解方法及其应用

针对齿轮故障振动信号的非线性、非平稳和多分量的特征,在定义了瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度函数(intrinsic time-scale function,ITF)的基础上,结合固有时间尺度分解中基线信号的构造方法,提出自适应时间尺度分解(adaptive time-scale decomposition,ATD)的时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度分量之和.仿真分析验证了ATD方法的有效性以及定义本征时间尺度函数方法的合理性.分别将ATD、经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和固有时间尺度分解(ITD)与包络解调分析相结合应用于斜齿轮故障诊断中,实验结果表明:自适应时间尺度分解方法在保证分解结果正确性的前提下,计算效率方面具有明显优势,将该方法与包络解调相结合能够有效提取到齿轮的故障特征.     

INS／GPS紧耦合系统中的模糊自应SRUKF算法

为解决惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)紧耦合中标准无迹卡尔曼滤波(UKF)由于计算舍入误差使协方差矩阵负定和实际应用中由于量测噪声时变而严重影响滤波精度的问题,提出了基于模糊控制理论的自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)算法.该算法在滤波过程中不是直接计算协方差矩阵,而是计算协方差矩阵的平方根,从而可以保证协方差矩阵的非负定性;然后根据实时得到的量测信息的实际方差与理论方差的比值,通过设计的模糊控制系统(FCS)实时调整量测噪声矩阵.实验表明:该算法对时变的噪声具有很好的自适应性,相比于UKF算法具有更高的精度并使得系统具有更高的稳定性和鲁棒性.     

仿射投影算法收敛特性随机统计特性的研究

仿射投影算法利用多个输入向量估计自适应滤波器的迭代方向,获得了比较快的收敛速度。在不考虑系统测量噪声的条件下,参数迭代步长等于1,仿射投影算法获得了最快的收敛速度。在此条件下,研究了仿射投影算法收敛性的随机统计特性,分析了仿射投影算法权值误差和权值均方误差的递归迭代方程,获得了仿射投影算法稳定状态的误差。     

冷连轧过程控制中轧制力和前滑模型的综合自适应

为了提高冷连轧过程控制系统中轧制力模型的设定精度,提出了一种轧制力和前滑模型的综合自适应算法.通过建立综合自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,并采用Rosenbrock算法求解目标函数,可以同时得到满足轧制力模型和前滑模型计算精度的自适应系数.该模型自适应算法可成功应用于某1 450 mm冷连轧机组.结果表明,采用该模型的综合自适应算法后,轧制力设定精度显著提高,且满足在线控制要求.     

两状态LMS信道中LMS系统的近似中断性能研究

针对通用的两状态陆地移动卫星(LMS)信道模型中,每一状态的Loo分布包含无限范围内的积分且不存在闭合形式,导致性能估计难以实现的问题,基于两状态信道模型给出等增益合并分集LMS系统中断概率的闭式解。利用Taylor级数展开法将包络的概率密度函数(PDF)近似为Rice分布PDF的加权和,利用Beaulieu序列法推导独立信道随机变量和的累积分布函数和二阶矩,得出系统中断概率的闭式解。仿真结果表明,近似中断概率与理论值十分一致,具有精确性、灵活性、复杂度低的优点。     

智能电网中电动汽车充电的自适应电价控制方法

针对电动汽车的充电提出一种电价控制策略。聚合管理者集中管理电动汽车的电池,并且考虑用电高峰时电网的电能供给有限,通过电价控制调整充电的需求量。采用自适应动态规划,通过在线网络训练,得到最优的电价策略。仿真结果表明,该自适应电价控制方法能够通过学习电动汽车的移动性和充电过程,从而调整实际充电需求量至期望水平,保证智能电网的稳定运行。