摘要：为降低非晶合金干式变压器的材料成本,分析了变压器优化设计的数学模型,选取了优化变量,给出了基于粒子群算法(PSO)的变压器材料成本优化模型,包括其变量编码方式、迭代方程和适应度函数。针对PSO易收敛于局部最优的问题,提出一种带自适应粒子交叉搜索策略的改进粒子群算法(IPSO)。实例优化结果表明,IPSO优化后的材料成本相比人工设计方案降低9.23%。基于IPSO的变压器优化模型收敛成功率为89%,相比PSO提高18.5%,IPSO更容易计算获得满足约束条件且材料成本更优的变压器设计方案。

摘要：永磁同步电机(PMSM)为一种多变量、非线性、强耦合的时变系统。精确获取PMSM参数能提高控制系统的性能,传统PMSM参数辨识方法普遍存在着精度不高、辨识参数较少等问题,此处将线性惯性权重粒子群算法(LWPSO)运用于PMSM多参数辨识,可同时辨识定子绕组电阻,d,q轴电感,永磁体磁链,转动惯量5个参数。在电机矢量控制基础上,通过在d轴注入负序弱磁电流,使辨识离散数学方程达到满秩,设计了辨识算法的适应度函数。LWPSO对粒子群的惯性权重系数随着算法的迭代次数从大到小进行调整。该算法辨识方法无需电机设计参数先验知识,只需精确采取定子d,q轴电压、电流,转速和负载转矩数据,经实验验证了该辨识方法的可行性和有效性。

摘要：为进一步提高电气火灾探测系统的探测精度及响应时间,在传统电气火灾探测系统的基础上,设计了基于STM32F的无线红外测温系统;该系统采用红外测温技术,探测出电气配电箱内各线路的温度信号;通过微处理器实时采集温度信号及A/D转换后的数据,进而进行数据处理和算法分析;并利用ZigBee无线网络技术组建检测网络,实现温度数据的可靠传输;实验结果表明:电气火灾无线红外测温系统精确度高达99.37%,灵敏度高,响应时间为20.5s,能精确监测电气配电箱内温度,预防电气火灾的发生。

摘要：矿井巷道围岩位移严重影响安全生产。设计适用复杂条件下的围岩形变监测网络,能够自动检测及预警。文中介绍了硬件组成及软件实现方案,以ARM11为处理器,采用无线传感网络进行监测。综合考虑温度、湿度等因素,利用改进的振弦式传感器作为信号采集器,利用Zig Bee技术完成数据传输,有效扩大测量范围。整个系统具有小型化特点,降低了功耗和成本。实验结果表明:系统反应灵敏、稳定性好、误差小,满足实际监测需要。

摘要：文章针对目前多行业电力温度监控中出现的不安全、不可靠及无法预知等三大瓶颈问题进行研究,提出采用无线温度采集、GSM手机短信报警、GPRS通讯等技术,并借助测温模块DS18B20和ASK超外差无线接收模块的高灵敏温度传送/接收功能,设计可扩展的高压电网接点温度在线监控系统,从而实现电力、冶金、石化、矿山、建筑等行业的电力温度监控;目前通过对赣州市沙河某电站30kV的高压电网开关柜进行系统的测试,试运行结果显示,本温度监测系统运行稳定,安全可靠,测温精度高达±0.5℃,有效测温范围为-30～500℃,测温模块和接收模块间通信准确率可达100%,系统对故障的反应及时准确,系统的预警、故障报警、启动应急服务程序等功能简单可靠,易于实现多检测点、远距离检测与传输,为高压电网节点温度监测提供了理想的解决方案。

摘要：针对复杂时变的传统液压伺服系统控制不够精准,提出一种基于大脑情感学习模型(Brain Emotional Learning,BEL)的智能控制方法;BEL模型模拟人类大脑情感学习过程,根据大脑中杏仁核(amygdala)和框额皮质(orbitofrontal)之间组织信息作用产生情感反应的神经生物学原理建立计算模型(简称模型);将大脑情感学习模型与模型参考自适应控制相结合,设计了BEL智能控制器,并把它(BELBIC)用于液压伺服系统,仿真结果表明BELBIC具有反应速度快和良好的自适应能力。

摘要：为了提高羽绒生产过程的自动化程度,本文设计了一种基于PLC的自动化控制系统,系统采用PLC和组态王组态软件的控制方式,将生产的整个过程由PLC自动控制完成,在组态王软件中对整个生产过程进行监控,同时可以对部分控制参数进行修改。整体系统可以稳定运行,提高了羽绒生产的效率和羽绒分离纯度。

摘要：三角函数加减速算法在高速高精度插补过程避免了柔性冲击,但速度变化缓慢、计算复杂。在构建加加速度三角连续函数基础上,利用切比雪夫逼近,反推加速度、速度和位置,并分别在长线段加减速与短线段加减速两种情况下推出位移公式。仿真实验表明,本算法在满足插补精度和柔性要求下,计算简单、插补速度更快。在减速定位段,根据实际剩余加工长度二次计算减速过程的起始速度,构造连续的加加速度函数,再次反推加速度、速度和位移,消除低速定位段,实现快速定位。

摘要：针对单球自平衡移动机器人建模复杂及自平衡控制算法准确性与可靠性不足等问题,通过将单球自平衡移动机器人模型等效为原理简单、理论成熟的一级倒立摆模型及IASMP模型,极大地降低了单球自平衡移动机器人系统建模与优化的复杂程度,提高了其建模与自平衡控制算法的准确性与可靠性,为单球自平衡移动机器人样机的优化与实验分析提供了理论依据。最后对单球自平衡移动机器人样机进行了实验分析,验证了所建模型及控制算法的有效性。

摘要：提出一种局部约束组稀疏表示的步态识别方法。通过预处理提取人体二值化侧影图,计算步态周期并利用HS(Horn-Schunck)算法生成步态光流图,经降维后利用局部约束组稀疏表示的方法进行分类识别。在标准稀疏表示分类方法的基础上,引入了组稀疏约束和局部平滑稀疏约束,使其最小重构误差的非零重构系数分散在与测试样本相邻的同一训练类别组内。在CASIA Dataset B数据库上的实验结果表明,该方法有较高的识别率。