摘要：针对火箭发动机故障数据难以获取的问题,设计了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的液体火箭发动机故障诊断算法。采用MATLAB/Simulink平台搭建了液体火箭发动机故障仿真模型,实现发动机正常运行仿真和预燃室氧阀门故障、氧主泵汽蚀、氢主涡轮叶片脱落3种故障仿真。将正常运行仿真值与设计值、试车值进行了对比。结果表明:模型参数与设计值最大误差不超过5%,仿真精度较高;仿真参数变化趋势与试车值基本一致,且稳态值误差较小。使用UKF算法求取发动机正常运行阈值范围,并对故障序列进行滤波处理,若故障数据连续3次超出阈值区间,且在0.1 s内有至少2个涡轮泵发出报警,则判定故障发生,故障发生时间为第2个涡轮泵报警时间。使用设计算法对3种故障序列进行诊断,判定故障发生时间分别为20.08 s、20.05 s、20.18 s。相比于传统红线阈值算法,文中所设计算法响应更为及时,且误报率较低。

摘要：为提高风电并网系统中电网侧逆变器直流母线电压的稳定性和动态响应速度,文中设计一种无对象模型辅助的二阶线性自抗扰控制技术(linear active disturbance rejection control,ADRC)以取代电压外环的PI控制器,从而形成一种新的双闭环控制结构。文中利用频域分析法分析了ADRC控制器的稳定性、跟踪性和抗扰能力;最后在3.6 MW直驱永磁同步风力发电机组的物理实验平台中验证了该控制结构的可行性,将传统PI控制和文中所提出的控制模式在不同工作条件下的控制效果进行比较。实验结果表明,该文章设计的控制方案优于传统的PI控制器,具有良好的抗干扰性和鲁棒性,大大减少直流侧母线电压波动所造成的影响。

摘要：在孤岛交流微电网电压和频率的协调控制中,存在着依赖周期通信、通信负担大等问题.为此,提出了一种基于动态事件触发的分布式协调控制策略,在微电网中运用多智能体系统理论,将频率和电压作为追踪同步目标.通过评估事件触发条件,从根本上摆脱了分布式电源DGs的连续通信和Zeno行为.并引入与系统偏差和反馈有关的动态变量,合理调整触发阈值和反馈增益.此方案提高了通信效率,降低了控制更新频率,保持了良好的控制性能.并且在Matlab/Simulink环境中验证了所设计控制策略的正确性和有效性.

摘要：移动焊接机器人在户外进行路径规划时的高效性和安全性尤为重要。针对蚁群算法(ACO)信息素以总长度为单个影响因子的缺陷,加入转向次数要素,建立环境适应度函数,从而改进轨迹上信息素增值状况;针对基本蚁群收敛速度慢的问题,借鉴自私羊群算法(SHO)的空间因素,改进启发函数;针对局部最优问题,将SHO的吸引力函数融入信息素变化中再结合环境适应度函数,动态指引蚁群朝向更加优良的轨迹前行;而且针对停滞僵局问题,提出撤离行动与预警行动,确保蚂蚁探路效率;针对传统轮转方法随机性问题,提出了评判拐弯机制以在有目的选择下一节点的同时,计算路径距离方法,降低了算法的复杂程度。SHO-ACO与势场蚁群和传统蚁群算法进行仿真对比实验,结果表明,SHO-ACO在简单环境与复杂环境中均具有优越性。

摘要：为了提高风能转换系统在故障穿越期间直流母线电压的暂态特性,解决线性自抗扰控制(LADRC)中固定的带宽带来的观测器响应速度和系统抗干扰性之间的矛盾,在线性自抗扰控制(LADRC)的基础上提出一种基于神经网络的最优带宽线性自抗扰控制(LADRC-OB)策略。首先分析带宽对系统性能的影响,然后根据系统已知模型设计LADRC控制器,并利用BP神经网络算法通过直流母线电压的参考值与实际值之间的偏差调整网络的输出。而神经网络的输出为LADRC的2个重要参数——观测器带宽ω0和控制器带宽ωc,这可解决LADRC的参数整定问题。最后,将LADRC-OB应用于1.5 MW的风能转换系统仿真模型中,并与采用双闭环PI时的控制效果进行对比,验证LADRC-OB具有更好的控制特性。此外,还对LADRC-OB的稳定性进行分析。

摘要：船舶微电网在并联运行时,由于存在线路阻抗差异问题,导致功率分配不合理,传统的虚拟同步发电机控制很难实现功率的精准分配。为了解决上述问题,本文在建立风光储微电网模型基础上,研究VSG(Virtual Synchronous Generator)多机并联系统关键参数的匹配算法;采用自适应控制理论,提出虚拟阻抗自适应控制策略,逆变器根据给定功率调整虚拟阻抗值,在存在线路阻抗差异的情况下,使VSG多机并联系统能够精确地分配负荷功率。仿真结果验证了所提控制策略和参数设计方法的有效性和可行性。

摘要：针对绝缘子缺陷巡检过程中,传统算法因背景复杂难以同时兼顾检测精度与模型大小的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测模型。首先,采用Bottleneck CSP结构,引入轻量型空间与通道卷积注意力机制,强化绝缘子特征并抑制复杂背景特征;然后,提出一种改进的BiFPN结构,实现多尺度特征融合,提升小目标检测能力;最后,采用K-means++算法重新聚类先验框,并设计轻量型GhostC3和Ghost Conv模块,保证网络精度的同时减小模型大小。实验结果表明:改进算法在Insulator2022数据集上的mAP值达到92.3%,提升了3.6%,参数量减少了26.73%,浮点运算量减少了23.17%,漏检率降低了5.47%;在公开数据集上,缺陷绝缘子mAP值达到99.5%,各项评估指标值优于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3和YOLOv3-tiny主流算法以及绝缘子检测相关算法。

摘要：针对异步电机实际运行的耦合性和抖振等问题,提出了一种基于滑模变结构自抗扰控制的复合控制策略。首先,建立矢量控制下的异步电机数学模型,通过选择异步电机转速为状态变量,利用自抗扰技术中LESO的补偿扰动的思想设计了异步电机转速环的双闭环SMLADRC控制器,通过证明LESO的收敛性和分析SMC的系统稳定性,说明上述控制器既保留了传统滑模的强鲁棒性,又利用自抗扰的优势,有效地削弱了电机抖振问题。通过数值仿真验证了上述控制策略的可行性与正确性。

摘要：由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。

摘要：基于脑电(Electroencephalogram,EEG)的谎言检测技术依赖于对事件相关电位(Event-related potential,ERP)的有效解码,当前主要采用手工设计特征进行脑电分析.近年来,单试次脑电分类方法取得了长足进步,其中端到端的脑电分类方法能够实现对脑电的自动特征提取和分类,但在谎言检测中缺乏研究和应用,同时存在无法在测谎场景下直接应用的问题.本研究设计基于复合反应范式(Complex trial protocol,CTP)进行自我面孔信息识别任务的实验,采集了18名被试的脑电数据.研究了不同端到端的单试次ERP分类方法在谎言检测中的应用,同时针对单试次脑电解码方法无法直接实际应用的问题,提出了一种类自举算法.算法基于数据分布假设,通过对比各类刺激图像被视为探针刺激时所训练模型的性能,来推断真正的探针刺激.实验结果表明,在基于自我面孔信息的CTP的谎言预测中,所提出的类自举法性能优于传统探针预测方法,在仅使用少量脑电数据情况下,可实现准确的谎言预测.