简介：针对无线可充电传感器网络中充电车充电路径求解的复杂问题,提出了一种改进的蛙跳算法对充电路径进行优化。建立移动充电车对网络节点的充电模型,引入精英策略对蛙跳算法进行改进,解决充电车的充电路径优化和能量利用率最大化问题。仿真结果表明：通过该算法优化,能够有效寻找到一条最优路径,同时提高了充电车的电池能量利用率。

简介：随着移动通信业务的发展,人们对多媒体信息服务的需求也在逐年增加.数字化视频服务作为多媒体信息的核心,正日益成为人们研究的热点.文章基于无线网络实时视频传输的特点以及有线网络环境下的实时视频传输技术,分析了无线网络实时视频传输技术的参考模型和实现方案.

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：弹性分组环技术(RPR)是集成了IP的智能化、以太网的经济性、光纤环网的高带宽效率及可靠性等优点而形成的一种基于分组交换的网络技术.从讨论SONET/SDH和以太网技术的优缺点中引出弹性分组环的出现背景,分析了RPR的工作原理、技术特点并对其应用的前景进行了展望.还给出了一个应用弹性分组环技术的配电自动化系统多业务的解决方案.

简介：风力发电机组所处的复杂环境，使得监控数据的实时传输显得至关重要。通过无线传感器网络（WSN）对风力发电机组的运行情况进行实时监测。利用WSN采集相关数据，以MCU作为核心组件进行数据的分析处理，辅以全球移动通信系统（GSM）模块、ZigBee模块进行数据的无线传输，以达到实时监测的目的。

简介：本文阐述了通过使用一个辅助定子绕组和一个PWM（脉宽调制）电压逆变器以及在逆变器的直流电一侧的一个电容器改善感应电动机功率因数的电路，本文还解释了所推荐的电路之工作原理，并拟定了一个选择功率因数最优值的准则，采用该值的电路可给出最佳性能，模拟和实验研究表明，在PWM输出电压中的谐波分量可以减少而获得近似正弦的电流。

简介：最近位于美国弗吉尼亚州的国家航空和航天局（NASA）的兰莱研究中心的国家跨音速设备（NTF）风洞老式风扇传动系统由ABB公司制造的新传动装置（ASD）所替换。它的单台100MW同步电动机使NTF成为世界上最大的调速传动系统，和大型旋转机器设计和制造技术一样，高压直流输电（HVDC）和传统的调速传动技术也都运用于这一新的传动装置。

简介：

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：众所周知，电动机电流是一种不稳定信号，其特性随电动机的随时间变化的正常工况而变化，结果，傅立叶分析难以将电动机的正常工况与故障工况区别开来，另一方面，时间-频率分析法清楚地显示了在变换域中，使与故障检测相关信号特性更明显的电动机电流，在本文中，我们提出了一个自适应的检测断条和轴承损坏的时间-频率统计法，由于电动机随时间变化的正常工况以及电动机几何结构对于电流的影响，我们使用了一种以训练为基础的方法，使用该方法，在实际的测试开始之前为来训练识别电动机的正常运行方式的算法。在训练阶段，利用转矩和机械转速估计来估计与故障检测有关的特性，然后，对这些特性进行统计分析，并将它们划分成电动机的几种正常运行方式，对于每一种方式要计算一个有代表性值和界定值，而后将其存入数据库，以用作测试阶段的基础，在测试阶段，要计算测试特性与模态代表值的距离，并将其与界定值进行比较，如果它比所有的界定值大，该测量值就称作为一个潜在的损坏信号，在后处理阶段，为了有多个测量值，该测试被反复进行，以提高检测的精度。从我们的研究中得到的实验结果表明，所推荐的方法提供了以电动机-电流为基础的故障探测的强有力的通用手段。

简介：本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络，诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

简介：采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：针对TCP协议在无线多跳网络中性能下降的问题，模拟实现了5种典型的退避算法，分析和比较了退避算法和TCP协议在无线多跳网络环境下的交互性能。仿真结果表明，退避算法严重影响了TCP的丢包率和吞吐量性能。

简介：分析差动变间隙式电容传感器的非线性因素，提出基于径向基函数神经网络的传感器非线性辨识的算法、方案与实现技术。对电容传感器进行实验，通过计算机仿真与应用，实现了实验过程和实验数据处理的智能化和简单化，能有效地辨识传感器的非线性，从而提高了测量的精度和速度。

简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

简介：为解决多关节油压机械臂及手系统动态参数的时变性，应用递归神经网络（RNN）建立了油压机械臂及手的速度模型及逆模型，并用逆模型作为臂及手各关节的控制器实现了位置控制。实验结果表明，所建模型性能接近系统性能，位置控制精度也能达到控制目标的要求。

简介：本文报告了电压畸变和不平衡(VDI)对于低压感应电动机绝缘热老化的影响。本研究是以2—200马力范围内实物电动机的具体热模型为基础的。为不同VDI工况下的使用寿命损失以美元计算的价值进行了估计，得出了两个重要的结论。第一，电压次谐波对于电动机热老化具有引人注目的影响。第二，在当今的美国，估计每年由于谐波污染和电压不平衡所造成的电动机使用寿命损失的总成本，在10．20亿美元的范围。

简介：本文论述感应电动机中的断裂导条检测问题。作为检测之根据的假设时，当转子导条断裂时，感应电动机的转子表观电阻将会增加，为了检测断裂导条，定子电压和电流的测量是通过一个用于转速和转子电阻同时估测的扩展卡尔曼滤波器进行的，特别是，对转子电阻进行估测并与它的正常值作比较，以检测断裂导条，在所建议的扩展卡尔曼滤波器方法中，状态协方差矩阵补充分加权。导致一个比较好的动态状态估测，它的主要优点是，甚至对一台空载的感应电动机，也能作出正确的转子电阻估测，作为该估测过程的一个部分，有必要对转子电阻中的热变化加以补偿，对于一台4-kW4极鼠笼型感应电动机所进行的计算机模拟，令人鼓舞地证实了所建议的无传感器断条检测技术的有效性。

简介：日前，在山西太原召开的第九届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会上，我校学报编辑部主任吴学军同志以“科技论文不端著名解析”为题在大会上作了学术交流。学术不端是近年来大家比较关心的话题，吴学军同志的报告以鲜明的观点、生动的实例吸引了与会人员的关注，取得了良好的效果。