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：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：随着机器学习特别是深度学习理论和算法的不断发展和视频数据的大量积累,采用无标签视频信息的无监督学习算法取得了长足进步。提出了一种融合光流信息的双流无监督学习视频目标分割网络。首先,将视频序列中的随机帧和与之对应的由光流网络生成的光流图分别输入到残差神经(residual networks,ResNet)主干网络,形成帧特征图和对应的帧间光流特征图。其次,为克服共同移动的背景信息对分割精度的影响,设计了目标位置信息融合模块(position information fusion,PIF),将输入视频帧和光流进行位置信息融合,在得到主要目标位置的同时,降低了背景噪声信号对分割的影响。最后,设计空间通道上下文信息融合注意力机制模块(spatial channel context information fusion,SCCF),将帧特征和光流特征的上下文信息与经典的空间通道注意力机制进行了融合。在DAVIS-16数据集上的实验表明,文中网络的平均区域相似性指标可达89.6,平均边界精度指标可达87.0,两项指标均达到该领域的最高水平。

摘要：针对逆变器的分岔和混沌现象,建立逆变器的离散模型,通过分岔图、Lyapunov指数和折叠图分析非线性行为,并计算出系统的稳定运行范围及混沌运行范围。文中提出一种非奇异终端滑膜控制策略,设计切换面函数,推导逆变器的反馈控制律。最后进行仿真,仿真结果表明:非奇异滑膜控制能够有效抑制系统的混沌行为,从而拓宽了系统稳定工作范围,相比于比例积分控制(proportional integral derivative,PI),稳定范围扩大了80%。由此可以使得逆变器实现稳定工作,有很强的实际应用价值。

摘要：数字孪生技术充分利用物理结构、传感器更新、设备运行历史等数据通过集成多领域、多物理量、多可能性的模拟过程,在虚拟空间中进行镜像,以此表达相对应的实物装置的整个生命周期过程;从智慧供热的发展历史来看,依托现代工业系统理念,提出了基于“数字孪生”的智能供热系统结构;首先介绍了数字孪生的基本结构,给出了数字孪生的构建方式基于虚拟仪器Labview的大数据采集、处理、归档、仿真;然后以采集的数据为基础,得到供热系统的孪生模型,叙述了数字孪生技术解决的关键问题;最后,通过Labview仿真平台调用Matlab中神经网络智能算法,得到基于大数据采集以及经过智能算法优化后的参数,同时系统将参数反馈给物理实体设备,从而完成孪生模型的仿真、优化、反馈过程;通过热网系统优化仿真案例验证了Labview和Matlab混合编程在建立的孪生供热平台上、应用的有效性。

摘要：针对传统PID参数整定存在的问题,结合混沌乌燕鸥优化算法(CSTOA)良好的搜索性能,提出了一种基于混沌乌燕鸥优化算法的航空发动机参数自整定PID控制方法(CSTOA-PID);首先通过引入混沌映射的思路,改进了乌燕鸥优化算法(STOA);接着设计了性能指标加权的适应度函数,用来避免发动机供油量极大超调与急剧供油现象;最后对某型涡扇发动机的数学模型进行仿真验证,结果表明:在地面状态下,经CSTOA-PID控制器优化后的PID参数分别为4.318 78、14、0.214 426;CSTOA-PID控制器的参数整定效果都好于STOA-PID控制器和PID控制器,转速阶跃响应反应迅速,同时供油量出现的超调最小,证明了该方法的有效性和可行性。