摘要：汽门控制对于提高电力系统暂态稳定具有重要作用。为了提高汽门系统的控制性能,提出了基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法。首先,根据逆系统方法分析了被控汽门系统的可逆性、推导了被控汽门系统输出的α阶导数和伪控制量之间的误差,并设计了用于补偿此误差的在线学习RBF神经网络。然后,基于Lyapunov稳定性理论设计了RBF神经网络的在线学习算法,证明了闭环系统跟踪误差和RBF神经网络权值估计误差的一致最终有界性。所提出的控制方法仅需被控汽门系统很少的先验知识,而无需其精确数学模型,并且用于自适应补偿控制的RBF神经网络无需离线训练过程。最后,针对典型的单机无穷大汽门控制系统进行了数值仿真。仿真结果表明,所提出的控制方法较传统的非线性最优控制方法能明显提升电力系统的暂态控制性能。

摘要：针对具有单电机驱动的欠驱动TORA(Translational oscillators with rotating actuator),设计只需要转子位置反馈实现系统两自由度稳定的控制算法。基于TORA的动力学模型,从能量的角度出发,证明了系统的无源特性;在此基础上设计了一个包含系统能量项的控制李亚普诺夫函数,通过李亚普诺夫稳定性定理得到只需要反馈系统驱动自由度状态变量的控制器。进一步设计高通滤波器,通过驱动转子位置高质量复现其转动角速度,从而得到只需要驱动转子位置反馈的稳定控制算法。采用拉萨尔不变性原理分析了控制系统的稳定性。数字仿真实验证明了控制算法的有效性。

摘要：针对空空导弹飞行控制系统的模型不精确、快时变、非线性等特点,提出了基于多维泰勒网的惯性参考自适应控制方案。首先,建立特征点处的空空导弹数学模型;然后基于三通道解耦模型,设计多维泰勒网控制器,将其与PID控制器和H∞控制器进行控制效果比较,并对这三种控制器的参数均采用粒子群算法来优化。最后,对每种控制器的参数均采用惯性参考自适应调整策略,通过空空导弹六自由度模型的大机动仿真实验来比较三种控制方法的控制效果。仿真实验结果表明,在这三种控制方案中基于多维泰勒网的惯性参考自适应控制的控制效果最好。

摘要：航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和反向的时间信息融合的变形结构,构建出了航空液压管路时间信息融合模型,并通过引入LeakyReLU函数,对模型进行了改进;然后,将实测的一维航空管路时序数据集输入到改进的时间信息融合模型双向循环神经网络(Bi-RNN)中,进行了权重参数的更新;最后,基于同一实测的数据集,分别将其输入到改进的时间信息融合模型、长短期记忆神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)5种故障诊断方法中,进行了训练和对比分析,对相关方法的优越性进行了验证。研究结果表明:利用改进的时间信息融合模型可以对液压管路健康状态和裂纹、凹坑等故障状态进行精准识别,并且准确率可以达到99.2%,总体的准确率和综合指标F 1-sore均可以提高5.1%;在综合性能、准确精度等指标上,改进时间信息融合模型明显优于其他故障诊断模型,可为航空发动机液压管路故障诊断提供一条新的思路,具有一定的工程应用价值。

摘要：研究了网络环境下时滞系统记忆型状态反馈控制器的设计问题。在综合考虑网络诱导时延和数据包丢失的影响下,建立了一种新的网络控制模型;然后采用基于"Descriptor form"的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法,给出了保持系统渐进稳定且满足给定H∞性能指标的充分条件,并给出了最大允许综合时滞界η的求取方法。实例仿真证明了所得结果的有效性。

摘要：针对服务机器人应用需要,引入基于构件的开发方法,设计了一种支持和增强服务机器人功能的智能环境服务构件系统.制定了服务构件的基本组成结构与交互模式,实现了机器人的跨平台服务调用,有效解决了资源多样异构性带来的问题.服务构件将资源辅助功能封装成共享服务,借助智能环境通信网络,基于规范的服务接口和说明,提供开放的服务访问和调用.它可以被独立地部署并由第三方任意组合应用.本文分别从辅助资源端和服务机器人客户端出发,详细论述了应用web service(WS)中间件技术开发服务构件和服务调用程序的基本原理,并给出了实验验证.

摘要：当风电场参与系统的有功无功控制时,它将面临如何将有功无功调度指令分配到底层风电机组的问题。针对DFIG风电场,介绍了DFIG的基本有功无功解耦控制框架。考虑到DFIG机组的额定容量限制,根据有功可能出力大的机组所分担的有功多,有功出力多的机组所分担的无功少这一原则,采用一种简单有效的风电场有功无功分配算法,可以合理利用各台机组的有功无功容量,减少视在功率饱和。在设计分配算法时,提出一种修正有功无功指令的方案,以消除因风电场内部有功无功损耗所引起的跟踪误差。利用Matlab/SimpowerSystems软件进行了仿真试验,仿真结果验证了该功率分配方法及修正指令方案的可行性。

摘要：分析了在电力系统紧急状态下,基于发电单元整体模型设计锅炉主汽压力控制器的必要性,并提出了基于该模型的改进能量平衡控制方法。指出与锅炉汽包一样,发电机转子也具有储能特性;和传统发电单元简化模型(机炉模型)相比,在电力系统紧急状态下,考虑发电机转子动态特性的发电单元整体模型,更能够精确描述复杂运行工况下发电单元能量转化过程中的能量平衡状况。基于发电单元整体模型,从能量输入和输出之间平衡状况的角度,提出了改进能量平衡控制方法。仿真结果表明,和基于传统发电单元简化模型(机炉模型)的直接能量控制方法相比,所提出的基于发电单元整体模型的改进能量平衡控制方法,更加具体反映了发电单元内部元件之间能量供求的动态平衡状况,有效加快了锅炉动态响应速度,改善了锅炉主汽压力的动态性能。

摘要：针对现有GA种群多样性定义往往针对二进制编码且存在计算量大、适用性差等问题,建立实数编码基因层次种群多样性数学模型。将实数编码中每一维决策变量的取值范围划分为若干等长度的区间段,并借鉴二进制编码中基因位的含义,定义区间段基因位变量的概念,将其看作随机变量并设计图形化方法,描述每一维变量所有编码值在各等长度取值区间的分布情况,以此刻画种群多样性,通过2个测试函数的优化分析,验证模型的有效性;分析区间段基因位的特性,指出其可以作为复杂非线性优化问题中产生初始群体的先验知识使用,从而可以显著提高寻得最优解的概率及收敛速度;指出今后进一步的研究思路和方向。

摘要：为了使产品设计时间预测模型既克服小样本和异方差噪音问题,又提供除预测值以外的其它有用信息,建立一种基于异方差高斯间距回归(heteroscedastic Gaussian margin regression,HGMR)的预测模型.首先,假定基于核函数的回归模型的权重向量服从高斯分布,以最小化相对熵为优化目标,利用预测值的置信区间设置约束条件,构造可同时给出预测值和预测区间的HGMR模型;然后,利用样本的独立性和异方差性对优化问题进行转化,证明HGMR模型具有较好的推广性能,并设计求解相应优化问题的迭代方法;最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于HGMR的时间预测模型是可行有效的.