王军栋
- 作品数：12 被引量：31H指数：3
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目国家科技重大专项科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信建筑科学更多>>
- 基于遗传算法的变压供水控制研究被引量：2
- 2010年
- 变压供水已越来越广泛应用于生活领域,针对供水系统非线性、大滞后、参数时变的特点,本文提出了基于遗传算法的变压供水控制的方案,并在系统中应用改进型Smith预估器。通过仿真分析表明,系统具有良好的自适应性,可以在较大程度上保证最不利点的水压的快速调节和稳定,具有较高的应用价值。
- 李沛岩王军栋齐维贵张永明
- 关键词：变压供水遗传算法SMITH预估器
- 混凝投药过程非线性预测控制研究
- 混凝过程是自来水生产的重要环节之一，该过程通过投加药剂去除原水中的悬浮物和其它有害物质，达到净化的目的。由于混凝投药过程是一复杂的物理化学过程，对其控制需要处理非线性、时滞和随机等难题。本文以黑龙江省科技攻关项目《北方高...
- 王军栋
- 关键词：自来水生产混凝投药水质净化非线性预测控制
- 基于双MCU的数字磁通计设计
- 2013年
- 本文得到西南科技大学大学生创新基金项目的资助。本文主要是讲述一种基于双MCU的数字磁通计的设计方案,运用数字积分原理,并在磁通量测量的过程之中表现为无零漂且可以多量程切换等。通过实践,解决了数据快速采集、处理和显示之间速度不匹配的问题。
- 王琳罗卫军杜彬易奎张路萍王军栋
- 基于支持向量机的时间序列交叉负荷预报方法被引量：8
- 2007年
- 针对电力系统负荷具有拟周期性、非线性、非平稳性和随机性等特点,提出一种支持向量机(support vector machines,SVM)预报模型,并研究它在电力系统短期负荷预报中的应用:通过相空间重构理论,挖掘时间序列数据横向和纵向隐周期性信息,给出了SVM横向和纵向预报样本的构造方法;利用SVM预报方法适应电力系统负荷的非线性;最后,利用SVM时间序列交叉预报方法降低随机因素对负荷预报的影响。算例结果表明,该方法能够揭示负荷的拟周期性、非线性和随机性,且仅采用时间序列交叉就可得到较高的预报精度,便于工程应用。
- 张永明齐维贵王军栋唐海燕陈烈
- 关键词：支持向量机负荷预报时间序列相空间重构
- 基于EMD-SVM的江水浊度预测方法研究被引量：15
- 2009年
- 针对江水浊度序列宽频、非线性、非平稳的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)回归方法引入浊度预测领域,建立了基于EMD-SVM的浊度预测模型.通过EMD分解,将原始非平稳的浊度序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各IMF序列的特点,选择不同的参数对各IMF序列进行预测,最后合成原始序列的预测值.将该方法应用于实际浊度预测,并与径向基神经网络(RBF)预测及单独支持向量机回归预测结果进行比较,仿真结果表明该方法预测精度有明显提高.
- 王军栋齐维贵
- 关键词：浊度经验模态分解支持向量
- 基于相空间重构的RBF江水浊度预报研究被引量：3
- 2009年
- 针对江水浊度序列非线性非平稳的特点,提出基于相空间重构的径向基函数(RBF)神经网络江水浊度预报法。利用虚假邻域法确定最小嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;根据取得的嵌入维数和延迟时间对江水浊度时间序列进行相空间重构;利用重构相空间后的时间阵列,用RBF神经网络建立预报模型;利用该模型对江水浊度进行预报。最后通过仿真,证明基于相空间重构的RBF神经网络预报优于SISO-RBF神经网络预报和BP神经网络预报。
- 王军栋张巧玲齐维贵
- 关键词：相空间重构RBF神经网络
- 以CORTEX-M3微处理器为基础的数字磁通计
- 2013年
- 本文得到西南科技大学大学生创新基金项目的资助。本文主要是讲述一种基于Cortex-M3微处理器的数字磁通计的设计方案,运用数字积分原理,并在磁通量测量的过程之中表现为无零漂且可以多量程切换等。通过实践,解决了数据快速采集、处理和显示之间速度不匹配的问题。
- 王琳罗卫军易奎张路萍杜彬王军栋
- 关键词：CORTEX-M3
- 一种水处理混凝沉淀投药控制系统
- 一种水处理混凝沉淀投药控制系统，本发明涉及水处理混凝沉淀投药的控制系统。它克服了前馈控制很难对出水浊度的变化做出快速响应的缺陷以及单因子闭环控制抗干扰能力差的缺陷。它由反馈比较器、前馈比较器、反馈控制器、前馈控制器、浊度...
- 赫俊国王军栋齐维贵
- 文献传递
- 混凝剂投量的RBF网络预测控制系统被引量：2
- 2009年
- 净水厂水处理工艺中的混凝投药过程是一个大滞后、非线性的复杂系统。针对其特点并结合国内目前投药控制的现状,提出了一种带有前馈补偿的RBF神经网络预测控制新方法。该方法利用人工神经网络建立投药量的预测模型,然后用出水浊度与设定值之间的预测偏差构成闭环控制系统。通过实时的在线滚动优化,实现了投药量的最优投加。经过仿真试验表明,出水浊度能够比较准确地跟踪设定值的变化,同时该方法所需混凝剂量减少,控制效果明显。
- 王军栋刘思远齐维贵
- 关键词：混凝投药浊度RBF网络预测控制
- 基于QPSO的混凝投药过程Hammerstein模型辨识
- 针对混凝投药过程非线性、非平稳、大滞后的特点,提出将Hammerstein模型用于该过程描述。将基于量子行为的粒子群优化（QPSO）算法应用于Hammerstein模型的参数估计中。通过仿真实验,表明了该算法不仅可以准确...
- 齐维贵王军栋
- 关键词：量子粒子群算法参数辨识混凝投药
- 文献传递
