利用MATLAB環境建立一個用于變壓器故障診斷的ＢＰ網絡模型。首先利用具有全局尋優功能的遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）優化算法對BP神經網絡進行訓練，從而達到加快網絡訓練速度，避免訓練過程陷入局部極小點的目的。最后，詳細記錄網絡的實際輸出，并與期望輸出做對比研究，最終證實了此網絡達到了設計要求，可用于變壓器的故障診斷。
上傳時間： 2013-10-11
上傳用戶：hz07104032
提出一種虛擬阻抗模型的電流互感器飽和判別方法, 它可以有效地識別區內外故障因電流互感器( TA) 飽和對差動保護的影響。在電力系統的線路、母線、主設備等一些差動保護中, 區外故障時, 在大的短路電流作用下TA 飽和容易造成保護誤動。基于RL 模型的短數據窗算法可以測得保護安裝點的二次等效系統阻抗, 它可以等效到在系統故障增量模型中虛擬一條阻抗支路。區內外故障TA 飽和時, 該支路虛擬阻抗會發生明顯的變化。分析該阻抗在TA 飽和與否情況下的變化規律, 利用這種變化規律可以可靠、靈敏地判別出區內外故障TA 飽和, 是否閉鎖差動保護, 提高差動保護的可靠性。
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：杜瑩12345
電加熱爐是典型工業過程控制對象，其溫度控制具有升溫單向性，大慣性，純滯后，時變性等特點，很難用數學方法建立精確的模型和確定參數。而PID控制因其成熟，容易實現，并具有可消除穩態誤差的優點，在大多數情況下可以滿足系統性能要求，但其性能取決于參數的整定情況。且快速性和超調量之間存在矛盾，使其不一定滿足快速升溫、超調小的技術要求。模糊控制在快速性和保持較小的超調量方面有著自身的優勢，但其理論并不完善，算法復雜，控制過程會存在穩態誤差。 將模糊控制算法引入傳統的加熱爐控制系統構成智能模糊控制系統，利用模糊控制規則自適應在線修改PID參數，構成模糊自整定：PID控制系統，借此提高其控制效果。 基于PID控制算法，以ADuC845單片機為主體，構成一個能處理較復雜數據和控制功能的智能控制器，使其既可作為獨立的單片機控制系統，又可與微機配合構成兩級控制系統。該控制器控制精度高，具有較高的靈活性和可靠性。 2 溫度控制系統硬件設計 該系統設計的硬件設計主要由單片機主控、前向通道、后向通道、人機接口和接口擴展等模塊組成，如圖l所示。由圖1可見，以內含C52兼容單片機的ADuC845為控制核心．配有640 KB的非易失RAM數據存儲器、外擴鍵盤輸人、320x240點陣的圖形液晶顯示器進行漢字、圖形、曲線和數據顯示，超溫報警裝置等外圍電路；預留微型打印機接口，可以現場打印輸出結果；預留RS232接口，能和PC機聯機，將現場檢測的數據傳輸至PC機來進一步處理、顯示、打印和存檔。
上傳時間： 2013-10-11
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光伏模型構建，MPPT算法
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：qunquan
文中針對水下自主航行器提出了一種新型的基于捷聯慣導（SINS）和GPS的組合導航系統設計方案。該方案以捷聯慣導作為主系統，同時利用GPS重調捷聯慣導系統，建立了該組合導航系統的卡爾曼濾波模型，設計了輸出校正間接法的卡爾曼濾波算法和Sage-husa自適應卡爾曼濾波算法。仿真結果表明由于GPS位置和速度信息的引入，一定程度上克服了捷聯慣導系統誤差狀態發散現象，提高了導航精度。同時通過兩種算法的對比，Sage-husa自適應卡爾曼濾波算法則具有更高的濾波精度和穩定性，能夠更好的滿足長時間遠距離導航的要求。
標簽： Sage-husa AUV 自適應濾波算法 組合導航
上傳時間： 2013-10-11
上傳用戶：jeffery
通過對入侵檢測技術的分析，文中提出了一種基于分類算法的關于誤用檢測和異常檢測的入侵檢測系統模型框架。通過對決策樹算法的改進，該系統的誤報率和漏報率得到了有效降低，入侵檢測系統的檢測率得到了一定的提高。
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：daijun20803
針對無線傳感器網絡的節點能量有限，且在進行信息傳輸時存在數據沖突、傳輸延時等問題，提出并設計了基于最大生存周期的無線傳感器網絡數據融合算法。該算法將整個網絡中的節點分成多個簇，并根據節點的傳輸范圍，將每個簇中的節點均勻分布，每個節點根據自己的本地信息和剩余能量選擇通信方式向簇頭節點傳輸數據，從而形成傳輸數據的最短路徑；并根據集中式TDMA（時分多址）調度模型，運用基于微粒群的Pareto優化方法，使得網絡在完成規定的信息傳輸時每個節點耗費的平均時隙和平均能耗最優。仿真結果表明，上述算法不但可以最大化網絡的生存時間，還可以有效的降低數據融合時間，減少網絡延時。
上傳時間： 2014-12-29
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文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
上傳時間： 2013-10-08
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在網格環境中，如何對任務進行高效調度是當前研究的熱點問題。目前Min-Min調度算法是一個簡單、快速、有效的算法，但它很難滿足網格任務對服務質量的要求。在獨立型的任務調度模型的基礎上，提出了一種基于權值的改進Min-Min調度算法。改進后的算法通過量化網格任務的優先級和等待時間，解決了原有算法存在的高質量任務和大任務等待時間過長的問題。仿真實驗結果表明，改進后的算法滿足了網格任務對優先級和等待時間的服務質量要求，是一種網格環境下有效的任務調度算法。
上傳時間： 2014-12-29
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本文在分析了無線電頻譜管理現狀及頻譜資源緊張的前提下，引出頻譜管理中的認知無線電技術，同時提出了基于博弈論的電磁頻譜管理的模型化方法，深入地分析了博弈論算法的收斂性及效用函數的選擇，并且通過Matlab仿真以最小化系統間總干擾為目標描述了博弈論模型在電磁頻譜動態管理中的應用。
上傳時間： 2013-10-19
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