基于实测风功率曲线的风电场等值建模

为提高风电场实际运行模型的精确性,采用了基于实测风功率曲线的风电场等值建模方法.该方法运用统计学理论分析了风电场的实测风速及有功功率,得到风电机组的实测风速-功率特性曲线,并利用该曲线得到能够反映风电机组实际输出特性的风力机参数,从而建立了风电机组模型.以实际测得的风速作为分群指标,利用改进型最大树法对风电机组进行分群,进而建立了风电场的等值模型,并与基于风速分群的传统等值方法及风电场实际输出功率曲线进行了对比.仿真结果表明,应用该方法对风电场进行等值建模是有效的,且该模型具有较高的精度.     

电子商务条件下城市物流协同配送车辆路径问题研究

电子商务环境下的协同配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点,通过对当前电子商务条件下的城市协同配送车辆路径问题进行研究,构建了多中心协同配送车辆路径问题的优化模型,并运用自适应遗传算法求解.通过具体实例验证,研究方法较好地提高了配送中心之间的协同工作效率、降低了物流配送成本.     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

作动器故障时摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的自动容错控制方法

通过分析摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的结构和工作原理,建立其状态方程和非完全失效故障情况下作动器模型.考虑到倾摆控制系统参数和作动器故障的不确定性,采用基于参考模型的自适应容错控制策略,通过将故障作动器损失的驱动力平均分配给其他无故障的作动器,实现作动器驱动力的重组.以某摆式电动车组的受电弓主动倾摆控制系统作动器发生故障为例,对电动车组以120km·h-1速度通过半径为800m的圆曲线线路时的容错控制进行仿真研究.结果表明;倾摆控制系统能够跟踪给定的参数输出并使状态跟踪误差迅速收敛为0,基于自适应容错控制技术设计的自适应故障补偿控制器能够有效实现部分作动器故障后作动器驱动力的重组,表明给出的自适应容错控制方法完全适用于摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的不确定性运行环境.     

基于D-S证据理论信息融合的轨道电路故障诊断方法研究

在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。     

基于CMAC的摆式列车倾摆控制研究

摆式列车是具有诸多不确定因素的动态系统,其倾摆系统的控制是摆式列车成功的关键,利用传统控制方式很难得到倾摆系统较好的控制品质。本文针对摆式列车的特点提出一种基于CMAC神经网络与PID相结合的倾摆系统并行控制方法。该方法利用传统PID实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动;利用CMAC神经网络控制器实现前馈控制,确保系统的控制精度和动态响应速度。此外,该并行控制算法相对简单,实时性好,易于在倾摆控制系统中实现。通过对阶跃信号、正弦波信号和方波信号的跟踪仿真,表明该算法克服了传统控制的不足,增强了倾摆系统的控制精度,提高了系统的动态响应速度,并且使系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性。     

Petri网在PLC系统中的应用研究

由于Petri网其本身的图形及网络特性，使得PLC控制系统的程序设计显得直观、简便，尤其是对控制系统中存原 并发、协调、竞争事件的处理在Petri网中比较容易解决，并且能用其Petri网模型对控制系统进行分析，确认程序的合理性，本文讨论了PLC控制系统的Petri网建立及程序设计。     

基于Split Bregman算法的有限角度CT图像重建

对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限角度CT图像重建问题的病态性质,并给出了该问题的L1正则约束求解策略,提出了重建模型的Split Bregman求解算法.仿真实验表明,对于150°有限角度的无噪及有噪投影数据,Split Bregman算法可以获得比传统ART、SART算法更好的主观重建效果,其重建图像的客观评价指标RMSE、AMSE、PSNR和Residuals均优于ART、SART算法重建结果的对应指标.虽然Split Bregman算法重建所需时间较长,但其在有限角度CT图像重建的伪影消除和噪声抑制方面具有一定优势.     

基于改进CMOPSO的前端调速式风电机组优化控制

针对前端调速式风电机组多工况运行、强耦合、结构时变等控制问题,提出一种基于改进CMOPSO算法的变桨变矩优化控制方法.以液力变矩调速装置输出转速波动最小和前端调速式风电机组输出功率波动最小为控制目标建立目标函数,并对机组桨距角和导叶开度进行优化,采用模糊综合评价从非劣解中求取最佳解;以2 MW前端调速式风电机组为对象的仿真验证表明,提出的优化控制策略可实现风电机组的功率控制,可以平滑输出功率,降低功率波动.