基于BAS的LonWorks与BACnet网关设计

现代化的智能楼宇自动化系统运用已经非常普及。但各个楼宇控制生产厂家所采用的总线标准存在着很大的差异。导致了楼宇开发商在不同的楼宇控制设备之间难以实现互操作。针对这一问题．本文在LonWorks与BACnet这两种被广泛采用的总线形式之间实现了网关的设计。该网关采用了Neuron芯片作为主处理器．使它既是LonWorks网络中的一个LON节点，也是BACnet网络中独立的设备对象．从而实现了两者的无缝连接。     

大功率智能充电器的质量检测分析

当前大功率智能充电器基本上用的是铅酸蓄电池,其具有使用方便、性能稳定、少维护等特点,且大多数时间都是处于浮充状态。但由于各种条件的限制,仍然不能满足最佳充电电流曲线的要求,对于质量检测的要求也比较好。为此,本文立足于智能化铅酸蓄电池充电器设计领域,探讨大功率智能充电器的质量检测体系的建立。     

电流互感器励磁特性自动测试系统软件设计

本文介绍了一种基于工业控制计算机的电力电流互感器二次绕组励磁特性自动测试系统,着重阐述了这种系统的原理和软件设计。该测试系统通过采用虚拟仪器技术实现了电力电流互感器励磁特性测试的自动化,极大提高了生产效率;又具有开发周期短、成本低的特点。     

电子档案管理及其在实验室的应用

计算机和网络大量应用带来的是电子文件的大量存储。作为对实验室的要求,既要符合ISO/IEC17025的要求,又要根据电子档案本身的特点来进行管理。本文分析了电子档案的特点和在实验室管理中的实际情况,理论联系实际,提出了有一定借鉴意义的实验室电子档案管理方法。     

基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘算法

根据数据挖掘中粗糙集理论和BP神经网络各自的优势和存在的问题,提出了一种将粗糙集理论和BP神经网络理论结合在一起的算法。该算法利用粗糙集对属性的归约功能将数据仓库中的数据进行归约,并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络。通过粗糙集归约,提高了训练数据表达的清晰度,也减小了BP神经网络的规模,同时利用BP神经网络又克服了粗糙集对噪声数据敏感的影响。文中提出了代价函数,解决了训练数据与网络精度的问题,也提供了由粗糙集归约向BP神经网络训练转变的依据。     

混沌粒子群优化算法在短期负荷预测中的应用

针对短期负荷预测受气象因素影响大、传统参数辨识方法易陷入局部最优导致预测精度不高,采用外源自回归动平均(ARMAX)时间序列模型和混沌惯性权值粒子群优化算法进行模型识别.算例表明,该算法在短期负荷预测中预测精度较高,可供类似工程借鉴.