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永磁同步电机鲁棒有限集模型预测电流控制算法_钟灼臻

在永磁同步电机(PMSM)驱动系统中,基于有限集模型预测电流控制(FCS-MPCC)算法所设计的系统电流内环控制器,性能受电机参数变化的影响。推导了PMSM预测模型,同时以电压矢量为约束项重构价值函数,并针对数字延时导致的电流纹波问题进行了补偿。提出了一种鲁棒性较强的FCS-MPCC算法,通过在预测模型中引入权重系数并定量调节,以降低算法对参数的敏感性。仿真结果表明,所提算法有效,能使系统具备良好的动态性能和稳态精度。

  • 2021-05-06
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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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基于新增确诊数据和光滑算子对FU_省略_AN_CCDC模型反演算法的改进_邵年

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(Corona-Virus-Disease,COVID-19)的疫情被人们识别认知,全世界都开始重视这个疫情.截至2020年4月21日24时,全球已累计确诊2 568 603例.科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.FUDAN-CCDC模型用于国内疫情的预测产生了很好的效果,但是在用于欧美国家的疫情分析预测时效果不是很理想.本文对FUDAN-CCDC模型的优化目标进行了改进,考虑了新增数据的拟合,并考虑了欧美疫情数据的周末现象,提出对数据进行光滑预处理.新加入的两种可能的反演优化目标的改变,会对零增时间有较大的影响.在此基础上进一步发展的算法,可以得到更好的拟合和预测效果.

  • 2021-04-29
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基于大模型混合算法的站台门设备状态预测方法研究_杨辉

地铁站台门设备关键状态量的监测为设备状态预警提供了重要依据。根据免疫算法及小波神经网络的基本原理,对设备状态预测进行优化,提出大模型混合算法的站台门设备状态预测算法。结合国内外城市轨道交通机电类设备健康运营现状,对基于大模型混合算法(免疫算法+小波神经网络)的站台门设备健康管理系统进行验证,结果表明此算法预测设备状态误差小、理论值准确。

  • 2021-04-26
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计及_源_荷_不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法_李俊贤

针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中"源-网-荷"多利益主体协调运行难度问题,提出了计及"源-荷"不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立"源-荷"不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

  • 2021-04-25
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点云模型的切片式曲面重构算法设计_陈华伟

对大数据量、复杂点云模型进行曲面重构,切片法具有速度快、算法简单的优势。采用等区间分割和半区域点云映射法获得分割面上的平面点云,并采用转角法提取切片点云凸包边界;提出基于边界闭合性分析的闭合边界解环方法,以及边界起点和方向一致性调整方法;基于拟合曲线及采样型值点进行NURBS曲面拟合。通过程序开发实现上述算法,模型实验和对比实验表明,顺应模型主轴方向的分割有助于更准确提取切片点云边界,切片密度越大则拟合曲面的精度越高。

  • 2021-04-25
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基于改进蛙跳算法的离散制造车间调度模型研究_王朝

以典型离散制造企业砂型铸造企业为例,考虑砂型铸造熔炼工序特殊性,提出熔炼工序弱化机制,建立了以最小完工时间为目标的柔性流水车间调度模型,采用改进蛙跳算法(SFLA-SA)求解模型。通过反向学习构建初始种群以提高初始解质量,将模拟退火搜索(SA)嵌入基本蛙跳算法(SFLA)中,并为模拟退火局部搜索设计了3种变异算子以提高局部搜索能力。最后对某铸造企业实际案例分析研究,检验了模型的有效性和所提SFLA-SA算法的优越性。

  • 2021-04-29
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模型关系有向图辅助下的KL_VSIMM目标跟踪算法_崔丽珍

为提高交互多模(Interacting Multiple Model,IMM)算法模型选择的灵活性,减少模型间的竞争,提出一种变结构交互多模(Variable-Structure Interacting Multiple Model,VSIMM)算法。在IMM算法的基础上计算当前各模型的KL值,并作为参考量评估模型与目标当前运动模式的接近程度,计算出与目标运动模式相似度较高的模型;借助模型关系有向图激活其在加速度空间上的邻近模型,同时剔除匹配程度最低的模型以实现模型集的自适应切换,形成KL-VSIMM算法。仿真结果表明,KL-VSIMM算法在状态估计质量和模型识别能力上均表现出了很好的性能。

  • 2021-04-25
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