考虑变压器磁滞饱和特征的污秽试验仿真

人工污秽试验中作为电源广泛采用的试验变压器容量有限,磁滞饱和特性明显,故须系统讨论人工试验过程中变压器引入的影响及造成的试验数据和现场数据间的差异。在综合考虑试验变压器特征和污闪特征的基础上,建立了人工污秽试验过程模型,并针对典型污闪试验,进行仿真。将仿真结果和理想变压器条件下污闪模型仿真结果进行对比发现:在人工污秽试验中,试验变压器的较大铜损,导致了明显的负载效应;试验变压器的软磁化特性,导致了很明显的励磁涌流;变压器的非线性励磁特性,在泄漏电流中引入了很大的谐波成分。这对于修正人工污秽试验数据,研究污闪机理,建立污闪检测和预警等后续研究的深入,具有现实意义。     

基于小波分维的红外图像边缘检测

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,将小波变换看作是用小波标尺对信号进行度量,建立一种以信号的细节分量之和作为度量参数的小波分维数.应用小波分维数对红外图像进行边缘提取,实验结果表明该方法简单有效、优于传统的几种边缘提取算子.     

高压绝缘子泄漏电流的分形特征

在电网电压等级的提高和各类污染的加剧,绝缘子污闪事故日益严重的情况下,通过有关特征量提取来实现绝缘子表面状态的监测是预防污闪、提高电网可靠性的关键。为此,以分形理论为基础研究了高压污秽绝缘子泄漏电流的盒维数、功率谱维数和小波分维数。应用不同算法提取了高压绝缘子闪络过程中泄漏电流的分形特征。研究结果表明,小波分维数比之盒维数和功率谱维数能够更好的表征泄漏电流信号中的电弧放电信息,并为绝缘子的污闪判别提供了有效的特征量。     

用分形理论压缩和恢复高压绝缘子泄漏电流

泄漏电流信号中包含了污秽绝缘子闪络发展过程的丰富信息,但是庞大的数据量使得传送和处理系统速度降低。为了尽量提供完整的原始泄漏电流数据,从泄漏电流的非线性特性和后期的剧烈震荡性出发,应用分形理论的迭代函数法对原始泄漏电流数据进行了压缩;根据迭代函数参数,应用分形插值和拼贴定理对压缩后的泄漏电流数据进行恢复。实验结果表明,分形理论在具有分形特性的泄漏电流数据压缩和恢复中具有优势。应用分形方法压缩数据具有很高的压缩比和很小的重构误差,使得泄漏电流在传输过程中数据量大大减小,提高了整个系统的速度和效率。     

在Visual C++6.0中添加向导的两种不同方法

介绍了在Visual C++6.0环境下,向程序中添加向导的两种不同方法并以实例说明如何响应向导按钮.     

高压绝缘子泄漏电流的线调频小波分形特征

随着电网电压等级的提高和各类污染的加剧,绝缘子污闪事故日益严重,通过有关特征量提取来实现绝缘子表面状态的监测是预防污闪、提高电网可靠性的关键。为判别高压绝缘子污闪和预测其风险,以线调频小波和分形理论为基础,研究了高压污秽绝缘子泄漏电流的线调频小波分维数,并与小波分维数进行比较。结果表明,从泄漏电流信号中提取线调频小波分维数作为信号特征能清楚地刻画染污绝缘子污秽闪络过程中泄漏电流的变化规律,线调频小波分维数的变化与泄漏电流的变换比对应小波分维数更为明显突出,同时在各阶段特征更加稳定。线调频小波分维数可作为模式识别的有效特征量对绝缘子污闪发展状态进行判别。     

非线性系统闭环PD型迭代学习收敛性分析

提出并证明了非线性系统采用闭环PD型学习律时迭代学习控制的收敛充分条件、必要条件和充分必要条件,并指出其收敛性仅与D型学习增益有关,而与P型学习律的学习增益无关,且收敛性与状态方程的具体形式无关.     

用分形理论拟合高压绝缘子泄漏电流曲线

泄漏电流信号中包含了污秽绝缘子闪络发展过程的丰富信息,但庞大的数据量使得传送和处理系统速度降低,为此以分形理论为基础从泄漏电流的非线性特性和后期的剧烈震荡性出发,应用分形插值方法和有限的插值点,选用适当的压缩算子构造出原始泄漏电流信号。反过来也可把数据压缩到有限的几个点上,是一种有效的数据压缩方法。实验结果表明,分形插值法在不光滑曲线的拟合中具有独特的优越性。应用分形插值方法使得泄漏电流在压缩、传输过程中数据量大大减小。     

在Visual C∧＋＋6.0中添加向导的两种不同方法

介绍了在Visual C∧ 6.0环境下,向程序中添加向导的两种不同方法并以实例说明如何响应向导按钮。     

车辆自动导航的模糊控制

在对车辆自动导航运动详细描述的基础上，对采用模糊控制方法进行了有益的探讨，通过车辆导航横向运动模糊控制的计算机仿真，表明其探讨具有一定的参考价值。