4、基于约束规划解决空调系统问题的研究

基于约束规划解决空调系统问题的研究

1. 如何运用约束规划(CP)

在空调系统应用中,采用基于分支剪枝算法的通用 CP 框架。下面详细介绍具体步骤:
- 模型构建
- 采用经典的三元组 ⟨V, D, C⟩ 来表示约束满足问题(CSP)。变量使用离散或连续域定义,计算时离散域会转换为区间包络,再用其包含的离散值细化。
- 约束基于算术表达式,使用经典的等式和弱不等式运算符。
- 部分物理定律通过实验建立,表现为分段非线性函数。为此定义全局分段约束,类似 Refalo 对线性分段函数的处理方法,高效计算这些分段非线性函数,还能方便定义组件选择范围。
- 求解算法
- 传统的轮询策略在实体设计问题求解中速度慢且产生大量重复解,原因是对辅助变量进行了无用计算。
- 因此开发基于变量类别的启发式自定义搜索策略。设计变量与主要结构特征相关,模型常围绕它们和标准建立;辅助变量用于表达性能标准和物理行为等。该策略优先计算设计变量以确定设计架构,使辅助变量域更快缩小。
- 部分辅助变量根据其他变量明确定义,为避免无用探索步骤,将其精度设为无穷大,通过基于 2B 和盒一致性的一致性剪枝过程计算其值。同时,显式变量定义时不能存在依赖循环。
- 与其他将模型分解为有向无环图中小块的方法相比,当存在多组耦合变量时,这种方法可能导致模型分解成大块,问题难度依旧存在,且初步设计问题常约束不足,会引发对无关变量的无用计算。
- 精度管理
- 精度管理对为设计师提供相关解集至关重要。每个设计变量的精度代表区间宽度,与公差

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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