摘要:在多径干扰下的物联网传输链路容易受到多径效应的影响导致链路均衡性不好，物联网数据转发的误码率较高。为了提高多径干扰下的物联网链路负载均衡控制能力，提出了一种基于分数间隔均衡和误比特率反馈调制技术的物联网数据转发负载均衡控制模型，构建多径干扰下的物联网传输链路模型，分析物联网链路的多径特性，采用扩频信道调制方法进行物联网链路的码间干扰滤波，结合分数间隔均衡技术进行链路均衡设计，采用信道的带宽自适应调节模型进行物联网链路的多径抑制，结合误比特率反馈调制解调技术实现物联网链路负载均衡控制，克服信道对于多径干扰产生的多径衰减的影响，提高物联网链路负载均衡性。仿真结果表明，采用该算法进行物联网链路负载均衡控制，数据转发输出的码元保真性较好，误码率较低，在多径干扰信道的链路转发自适应控制性能较好，提高了物联网链路的稳健性和鲁棒性。

摘要:数据率是电子侦察系统跟踪任务管理中的一个重要参数，数据率的大小决定着跟踪精度的高低，同时也影响着系统资源消耗量，为平衡跟踪精度和资源消耗的矛盾，需要一种自适应数据率算法。因为在时域上辐射源照射侦收天线的非连续性，当前主动雷达的自适应数据率算法不适用于电子侦察系统。针对以上问题引入辐射源天线扫描周期作为约束条件，改进预测协方差门限算法应用于电子侦察系统。在改进的算法中，将辐射源天线扫描周期的整数倍作为采样间隔，通过纯角度跟踪算法得到预测协方差，当预测协方差大于设定的门限时即采样。仿真结果表明，该方法可根据设定的跟踪精度，自适应采样周期，节省系统资源。

摘要:研究了一种粒子群算法优化的神经网络分数阶滑模变结构控制方法，并将其应用到工业机器人路径跟踪研究中。首先采用粒子群算法优化的神经网络辨识工业机器人的系统模型，训练得到与系统控制参数解析度最相关的模型；然后基于分数阶理论与滑模变结构理论设计了分数阶滑模变结构控制器，作为系统的主控制器应用到工业机器人轨迹跟踪控制系统中。仿真及实验结果表明，该方法具有良好的跟踪性能和快速性。

摘要:为了提高永磁同步电机控制系统的稳定性，针对滑模控制存在的抖振现象以及系统运行时的扰动问题，给出了一种基于线性滑模自抗扰控制的电流控制器，所谓线性滑模自抗扰控制就是滑模控制与自抗扰控制的结合，其核心为扩张状态观测器，扩张状态观测器可观测系统的状态及扰动并对扰动进行补偿，能有效抑制系统扰动、提高系统的动、静态性能。搭建永磁同步电机滑模自抗扰矢量控制仿真模型，仿真结果表明，与传统滑模控制相比，该方法提高了永磁同步电机控制系统的稳定性，削弱了系统抖振，改善了系统扰动问题。

摘要:无人机飞行中受到大气小扰动影响容易导致飞行失稳，为了提高飞行稳定性，提出一种基于多维谱峰联合加权搜索的无人机控制抗扰动算法。在速度坐标系、体坐标系、弹道坐标系三维坐标系中构建无人机飞行的空间动力学模型，采用分布源建模方法进行无人机飞行的波束指向性特征分析，利用波束域方向的加权系数控制无人机的稳态跟踪误差，结合波束主瓣宽度进行飞行小扰动抑制，采用多维谱峰联合加权搜索方法实现对无人机飞行控制参量的联合估计，根据参量估计结果进行误差反馈和扰动抑制，提高飞行稳定控制性能。仿真结果表明，采用该方法进行无人机控制的抗扰动性较好，对飞行控制参量的联合估计准确性较高，输出稳定性较好。

摘要:如何在多个配电网规划方案中选择出最优方案，对于电力系统合理规划及保障电力系统安全运行有重要意义。提出了考虑微电网接入的配电网规划评价指标体系，采用改进的层次分析法(AHP)方法对配电网规划方案进行指标权重计算，并采用考虑指标权重的加权求和法求取方案最终评分。改进的AHP方法包括采集多个专家意见并根据各个专家经验的不同构造加权平均判断矩阵；对一致性检验方法进行改进以提高计算结果的一致性。最后通过算例分析，采用所提出的评价方法，对4种规划方案进行了综合评分，评分结果为方案1得0.285分，方案2得0.196分，方案3得0.307分，方案4得0.212分，该评价结果与专家评估结果相一致，验证了该方法在配电网规划评价上的科学性和合理性。

摘要:在工业生产中，液位控制系统得到了广泛应用，但是对于这种大滞后、非线性的复杂控制系统，传统的PID控制方法存在着参数整定困难，控制效果不理想的缺陷。在对传统的PID算法、模糊控制算法和神经网络算法研究的基础上，提出了一种将模糊神经网络PID算法应用到液位控制系统中去的解决方案，并采用MATLAB对液位对象控制进行仿真实验，同时采用A3000型水箱实验平台对仿真实验结果进行验证。研究结果表明，基于模糊神经网络的PID算法的液位控制系统在调整时间和超调量上都优于传统的PID算法，控制效果和抗干扰能力更强，克服了传统PID算法的不足。

摘要:蚁群算法是一种启发式搜索算法，被广泛应用于求解复杂的组合优化问题。基本蚁群算法存在收敛速度慢和早熟停滞等问题，针对这些问题，提出了一种基于搜索集中度和动态信息素更新的蚁群算法。通过在选择策略中引入“搜索集中度”因子，让算法可以自适应的调节蚂蚁选择城市的范围，在此基础上采用动态改变信息素增量和信息素回滚的机制，缩短了搜索时间，也使算法更容易跳出局部极值。仿真实验结果表明，改进后的算法算法具有较快的收敛速度，提高了解的全局性，有效避免了算法陷入局部最优。

摘要:电力设施作为重要的民生设施，对其工作电流的实时监测具有重要的意义。基于无线传感网络技术，研究开发了由多个电流采集节点以及一个集合无线通信技术的主控模块组成的无线传感网络，实现对配电网电流的监测。其中电流采集节点利用电流互感器采集节点处的电流信号，并通过ZigBee技术将采集结果发送到中央处理单元的协调器单元，经中央处理单元对数据进行处理后采用GPRS技术将数据发送至配网主站服务器，同时采用GSM方式将数据发送给移动终端，比如配网相关工作人员的手机。设计开发了相应模块的硬件电路以及软件程序，测试结果表明，研发的电流监测系统最小可测电流为200 mA，动态范围达24 dB。

摘要:针对风力发电并网对电网电能质量产生影响的问题，深入分析风力发电并网特点及故障特征，提出一种采用谐波小波降噪与时频联合分析相结合的风力发电并网电压故障信号特征提取方法，该方法解决了采用传统的傅里叶变换无法对非平稳电压故障测试信号进行分析处理的问题，充分利用谐波小波降噪技术对强噪声背景下的非平稳电压故障测试信号进行提纯降噪处理，再对降噪后的纯净信号进行时频联合分析，利用时频联合分析结果对风力发电并网电压故障进行精确定位，从而为故障穿越提供必要的参考决策，最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性。

摘要:收发分置的雷达网络隐蔽接收的特点使其在对抗干扰时有着较大的优势。将收发分置的多基地雷达应用到舰艇编队中。首先，分别构建接收站点数量各异、拓扑结构不同的1发多收多基地雷达系统；然后，从反截获能力和干扰暴露区出发，评价布站拓扑的探测能力和布站花费并提出p指标和q指标；最后，通过分析站点数量一定下的大量拓扑，总结使用该数量站点布站时的探测效能。分别研究典型的布站数量，对舰艇编队的布站站点数量提出建议。

摘要:电池管理系统在新能源纯电动汽车中扮演着非常重要的角色，分布式动力电池管理系统是一种多模块控制的集成系统，各个控制模块之间CAN总线通信存在复杂性和迟滞性，针对这一问题，采用CANoe/MATLAB联合仿真的方法对其进行试验。其中，在MATLAB/Simulink仿真建模环境下建立了信号采集、SOC估算和故障诊断的多模块通信模型，同时在CANoe总线仿真平台建立了分布式电池管理系统的CAN网络架构，验证了多模块之间通信的实时性和准确性。结果表明，CANoe/MATLAB联合仿真的方法对分布式电池管理系统的通信策略开发提供了便捷。

摘要:为满足CCD成像电路集成化、小型化的发展需求，设计了一种高性能的新型成像电路系统，采用FPGA作为成像系统的控制核心，产生A/D转换器的配置驱动信号实现模数转换，对图像数据进行编码合成转换成数传格式输出成像，通过遥测遥控三线接口实现成像系统与外部的通讯，用以接收星上辅助数据及成像参数调整指令等。实验结果表明，设计的成像电路软件能够满足卫星相机视频处理功能的测试需求，成像效果清晰，简化了硬件电路的同时提高了软件集成度，具有很高的工程应用价值。

摘要:为了获取大量的现场实时数据来掌握搏击类运动员的训练状态与运动特征，通过分析搏击运动过程的特点，针对搏击类运动训练的快速反应及数据收集的特殊需要，建立了一个搏击类运动反应测试及训练的攻守模型。基于该模型归纳了快速反应训练系统的基本需求，利用软件工程技术提出了四层架构设计方案，结合实时数据采集及接口设计，通过计算机软硬件技术加以实现。最后通过实现的系统应用进行了实际验证，并用图表给出直观表达，该系统能够满足搏击运动训练测试中获取实时数据的需求。

摘要:热真空环境模拟试验是在地面上模拟飞行中施加在飞行器表面热载荷的一种方式，为了模拟 “高真空”和“高热流”环境，利用石英灯阵作为热源，基于热学理论分析和计算，设计并实现了一套热真空环境模拟试验及测控系统方案。航天器电缆热量过高会造成电缆损坏，影响整星安全，利用热真空环境模拟系统设计并进行了真空环境下的信号电缆隔热材料包覆方案考核试验，对热防护方案进行了试验验证，并得出了满足温控要求的热防护方案。试验结果证明，镀铝薄膜隔热层的热防护效果较好，能够满足航天器对信号电缆的热防护需求。同时，该热真空环境模拟试验系统也为热防护方案的试验验证提供了必要的技术手段。

摘要:温度漂移是影响谐振式传感器精度的重要因素，在精密测量场合，必须进行温度补偿，基于此，提出一种可实现温度补偿的谐振式压力传感器新结构。整体结构为硅-玻璃-金属复合结构，通过3种材料的热膨胀系数匹配实现热应力抵消。硅基底上设有补偿梁，进一步补偿工作梁的温度漂移。为了选择合适的玻璃材料，利用有限元方法研究了玻璃的热膨胀系数和厚度与温度灵敏度的关系，结果表明，采用厚度为1.5 mm的pyrex7740#玻璃时传感器的温度灵敏度最低，该结构能够实现温度补偿，提升传感器精度。

摘要:针对传统的Brenner清晰度评价函数在对离焦量大、内容复杂的图像评价时效果不理想的情况，提出一种改进的Brenner清晰度评价函数。该函数在Brenner评价函数的基础上，通过增加一组垂直方向的掩模模板，结合Brenner算子本身的水平方向模板共同对图像梯度进行计算。最后通过对不同模糊程度和有噪声的图像进行清晰度评价的对比验证改进方法的有效性。实验结果表明，改进的方法在Brenner函数的基础上提高了准确性的同时，计算时间上优于其他常用的灰度类评价函数，有效地改善了传统的Brenner清晰度函数的评价效果。

摘要:目前深基坑外部地表沉降量计算均假定土体是理想的原状土，与工程实际不符，不能很好地表征深基坑外部地表沉降,针对此问题，提出了一种改进的深基坑支护地表沉降计算方法。首先，基于损伤土体力学理论，建立了土体损伤模型;然后，基于损伤条件下的土体演变和本构关系，构造了土体损伤条件下的基坑支护地表沉降计算模型。实验测试结果表明，该模型能够很好地描述深基坑工程中支护地表的沉降过程，与工程实践监测结果相符，且证明了土体损伤和地表超载均对基坑支护地表有较大影响。

摘要:手写数字识别在当今社会有着重要的应用价值，在金融、社交、教育、通信等领域有着广泛的应用前景。手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，目前大多采用BP神经网络进行识别，但BP神经网络存在局部极小值、学习速度慢、结构选取上无确定准则三方面缺陷，影响其识别效果。通过遗传算法寻优BP神经网络最佳的初始阈值、初始权值、结构来克服其缺陷。通过MATLAB仿真，结果表明，用遗传算法优化后的BP神经网络具有辨识正确率更高、泛化能力更强、收敛速度更快、实用性更强的优点，达到了预期的目的，为手写数字识别提供了良好的理论研究价值。

摘要:温度是影响动力电池寿命和安全性能的一个重要因素，在复杂的行驶工况下，对车载动力电池的温度预测控制显得非常重要。针对纯电动汽车动力电池温度测量精确度下降的问题，分别采集了车辆在FTP75和UDDS两种典型行驶工况下的温度数据，在动力电池热动力学模型的基础上，采用基于参数模型的广义预测控制算法，建立了纯电动汽车整车模型以及动力电池温度精确预测模型，并搭建了动力电池温度测量实验台架，试验结果表明，在车辆FTP75和UDDS两种典型行驶工况，模型预测温度与实际温度的误差极小，广义预测控制算法模型满足了车用动力电池温度精确预测的目标需求。

摘要:负荷预测是电力系统安全运行的基础，而由于居民用电负荷的随机性和波动性，可能会影响电力系统的正常运行与维护，因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。提出了一种基于长短时记忆型循环神经网络的居民用电负荷超短期预测方法，利用该方法的“记忆”特性挖掘负荷数据间的关联特性，建立了基于基于长短时记忆网络的居民用电负荷超短期预测模型，并和双层前馈神经网络模型仿真结果相对比，其基于长短时记忆网络的预测结果精度更高，验证了模型的有效性。

摘要:新能源汽车动力电池健康状态（state of health，SOH）是一个表征电池性能优良的重要评价指标。针对准确估计18650锂电池健康状态这一目标需求，在锂电池单体数学模型的基础上，通过其等效电路模型分析影响锂电池健康状态的因素，采用通用非线性模型（gneral nonlinear model，GNL）电池等效电路和扩展卡尔曼滤波算法，在AMEsim仿真环境下搭建了锂电池SOH估计模型，并对18650锂电池进行充放电循环实验，将采集到的数据集导入AMEsim估计模型的数据模块中进行算法仿真。仿真实验结果表明，SOH估算误差小于8%，建立的锂电池SOH估计模型满足估算精度高，响应速度快的目标需求。

摘要:针对旋翼桨叶常见的故障类型，提出了一种新的故障诊断模型。该模型首先对经无线测控系统采集的加速度信号进行变分模态分解，得到一系列不同频段上的模态分量。随后计算相同模态，不同传感器之间的交叉样本熵，最后将交叉样本熵作为特征向量代入经帝国竞争算法优化的支持向量机中进行故障分类。实验结果表明，基于交叉样本熵的特征具有较高的区分度，采用该模型对不同位置、不同大小的故障进行诊断时，总分类精度为98.67%，证明了提出的故障诊断模型的有效性。

摘要:海事FBB站主要承担岸船数据传输以及应急通信任务，针对某船载海事FBB站开机后天线无法启动跟踪目标卫星故障，从设备组成和工作原理等方面出发，详细说明了故障排查的步骤。通过梳理系统自检报告和系统启动流程，测试分析各模块输出信号，定位了故障芯片。对比历史数据，分析了设备工作环境、震动、遮挡等外部因素对天线工作的影响，总结出通过温湿度控制、防氧化处理，以及编写海事监控系统爬虫软件等预防性检修维护设备方法，对同类型设备故障的分析排查有着极为重要借鉴指导价值。

摘要:为了实现对TE过程的故障诊断，改进了深度置信网络（DBN）的故障诊断方法。传统DBN在训练过程有冗余特性，减弱网络的特征提取能力，改进DBN在无监督学习阶段的似然函数中加入惩罚正则项，通过稀疏约束得到DBN训练集的稀疏分布，再用Laplace函数的分布引导DBN节点的稀疏状态，用Laplace函数中的位置参数控制稀疏的力度，使无标签的数据特征更加直观的表示出来，最后将改进DBN和传统DBN、BP神经网络的仿真实验结果进行对比。实验结果，证明改进的DBN在故障诊断方面优于传统DBN和BP神经网络，达到了最好的诊断准确度，具有很高的理论研究价值。

摘要:智能配电网环境下，负荷预测精度的高低影响着电网运行的安全性和经济性，为了提高负荷预测精度，提出了人工鱼群-反向传播算法（AFSA-BP）的电力负荷预测模型。传统BP算法由于输入神经元，隐层神经元和输出神经元之间的初始权值和阈值为随机获取，降低了算法的收敛速度和预测精度，采用AFSA算法对BP算法的初始权值和阈值进行全局寻优，获得最优的网络模型。在分析了电力系统负荷特性的基础上，采集历史负荷数据，天气和节假日信息，采用AFSA-BP算法建立短期负荷预测模型。为了验证该算法的准确性，分别采用BP、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、AFSA-BP算法对某省的电力负荷进行仿真实验，AFSA-BP算法的均方根误差（RMSE）为0.0862，而BP算法和LS-SVM算法的RMSE分别为0.2558和0.1522，结果验证了AFSA-BP算法适用于短期电力负荷预测。

摘要:基于电压互感器“带通”特性及实际系统工频分量的特点，提出了一种适用于带并联电抗器的特高压输电线路单相自适应重合闸故障识别方法。首先，利用ATP-EMTP电磁暂态软件建立电弧模型；其次，使用Prony算法求取工频衰减因子，并计算固定时间窗内的衰减因子比；最后通过比较瞬时性故障和永久性故障衰减因子比的差异提出故障识别判据。通过大量仿真及计算表明，无论故障点位置在哪，该方法均能够正确、有效识别瞬时性故障和永久性故障。

摘要:针对机载电子设备在噪声干扰条件下故障诊断效果不佳的问题，基于自组织特征映射网络（SOM），提出了改进的SOM的网络算法，该算法在标准SOM网络的基础上引入了滤波算法进行初级降噪处理，然后进行阈值学习，重新定义了邻域函数和学习率，最后以故障评价指标为基准进行故障的隔离定位。在高斯白噪声条件下以某型飞机前端接收机的故障数据为例建立诊断模型。通过聚类和网络训练等仿真测试实验得到了故障模式的分类和隔离。同时通过与其他方法的性能比较验证了SOM神经网络在高斯白噪声干扰条件下故障诊断中的有效性、准确性和鲁棒性。