基于GOOSE技术的自适应性微网保护系统

由于目前分布式电网中发电设备等级不同,且微网自身存在两个运行模式(即并网模式、孤岛模式),其故障电流会存在较大幅度的变化。因此,传统的固定电流继电器保护方案已不再适应新的环境,需要进行改进。提出了一种利用基于GOOSE(Generic Object-Oriented Substation Event)技术的通信模块对微网进行监控,并根据系统参数变化来更新继电器操作电流的微网保护系统。系统的设计使微网能够对其内部设备(如分布式电源等)的连接或断开等动态变化进行实时响应。采用OPNET仿真软件来验证其性能,结果显示,GOOSE通信模块符合微网保护方案的延时要求。     

空间飞行器姿态控制律设计

空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点。针对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出了分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数。对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的方法具有控制精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

高维非紧支密度函数的小波硬阈值估计

针对一类特殊的密度函数,利用经典的硬阈值小波估计器在高维Besov空间中讨论其L1风险估计,并给出相应上界的证明.值得指出的是上述估计达到了自适应性.这一结果可以看作是Juditsky和Lambert-Lacroix工作[Bernoulli,2004,10(2):187-220]的补充.     

基于反中值滤波的红外焦平面自适应非均匀性校正方法

分析了红外焦平面阵列非均匀性的噪声特性，提出了一种用反中值滤波为核心的红外焦平面自适应校正的方法。针对实际的图像进行了实验，实验证明该方法在校正效果、收敛速度、对静止目标保持能力及可硬件化等方面都有较好的表现。     

一种自适应整数小波变换方法

本文给出了一种自适应整数小波变换方法。构造整数小波变换的方法通常是由提升结构得到。本文也正是基于一种具有完全重构的自适应提升结构而得到自适应整数小波变换。G.Piella给出的自适应提升结构,由于它严格限制更新步骤中滤波器系数之和为1,使得不易于用它构造整数变换。为了得到整数变换,本文将它推广到更一般的情形。由这种自适应提升结构得到的自适应整数变换对图像中的边缘点和均匀区域有区别地对待,而且对整数信号进行变换没有舍入误差。这些性质在数字图像数据压缩中有重要应用。     

Novel high-voltage self-adaptive power device based on interface charge＊

This paper presents a novel high-voltage lateral double diffused metal-oxide semiconductor （LDMOS） with self- adaptive interface charge （SAC） layer and its physical model of the vertical interface electric field. The SAC can be self-adaptive to collect high concentration dynamic inversion holes, which effectively enhance the electric field of dielectric buried layer （EI） and increase breakdown voltage （BV）. The BV and EI of SAC LDMOS increase to 612 V and 600 V/tim from 204 V and 90.7 V/ttm of the conventional silicon-on-insulator, respectively. Moreover, enhancement factors of r/which present the enhanced ability of interface charge on EI are defined and analysed.     

浅析电源监控的接口及系统自适应性

连接计算机与电源设备的接口是网络互联，设备互联的关键，对于没有提供通信协议的设备或非智能设备应做一系列技术处理，以实现遥控，遥测、遥信。对于系统可能出现的误告警，按不同类型加以延时等处理，使系统具有自适应性。     

A Novel Refined Track Initiation Algorithm for Group Targets Based on Group Model

Traditional refined track initiation methods for group targets have mistakes or loss of tracks when tracking irregular motions, for the reason that they rely on a stable relative position of group members. To solve the problem, a group dynamic model was introduced for proposing a new initiation algorithm and its whole framework. We made a self-adaptive improvement of the group separation on various group radii. After the pre-association of these groups, a state equation derived from the model was used for predictions of group members. Then a relational matrix was defined for refined data associations. Finally tracks were validated by logic-based method. Particular scenarios and Monte Carlo simulations showed that, compared with algorithms based on relative position, this algorithm has better performance on the adaptability to changes of a group structure and the correctness of initiation.     

基于最优保存和自适应性的混合遗传算法

1 引 言遗传算法（Genetic Algorithm,GA）是由Michigan大学Holland等创立的.常用的遗传算法一般有以下三种:简单遗传算法（Simple Genetic Algorithm,SGA）或称标准遗传算法（Canonical Genetic Algorithm,CGA）、最优保存简单遗传算法（Optimum MaintainingSimple Genetric Algorithm,OMSGA）和自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm,AGA）.