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考虑通信延迟的微电网分布式二次协调控制

可再生能源 2021年第7期39卷 969-975页

作者：马婧涵文传博上海电机学院电气学院上海201306

文章针对微电网孤岛运行时频率调节和有功负荷分配问题,提出一种分布式优化分层控制策略。该策略对基础一致性算法进行改进,考虑了通信延迟并引入收敛系数,使系统在有限时间内快速收敛。将改进的一致性算法用于二次控制层,以分布式的方... 详细信息

文章针对微电网孤岛运行时频率调节和有功负荷分配问题,提出一种分布式优化分层控制策略。该策略对基础一致性算法进行改进,考虑了通信延迟并引入收敛系数,使系统在有限时间内快速收敛。将改进的一致性算法用于二次控制层,以分布式的方式更新各电源的频率变化和有功功率设定点,从而降低系统误差。与传统的控制相比,文章控制策略只需自身和相邻分布式电源的信息,便可实现控制目标,克服了通信延迟问题,能在短时间内快速响应,提高了系统的稳定性和鲁棒性。在Matlab/Simulink中构建了5台多智能体单元组成的孤岛交流微电网系统,验证了所提算法和策略的有效性。

关键词：微电网通信延迟分层控制一致性算法

WTB-Net:基于ShuffleNet V2的轻量级风机叶片表面缺陷识别算法

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复合材料科学与工程 2023年第8期 66-71,128页

作者：张睿文传博上海电机学院电气学院上海201306

由于现有风机叶片(WTB)的缺陷检测技术尚未得到广泛应用,且传统检测方法的鲁棒性较差,本文提出了一种轻量级风机叶片表面缺陷识别算法WTB-Net。通过无人机拍摄华东某沿海风电场的2569张风机叶片图像,通过筛选分类和数据扩充建立WTB表面... 详细信息

由于现有风机叶片(WTB)的缺陷检测技术尚未得到广泛应用,且传统检测方法的鲁棒性较差,本文提出了一种轻量级风机叶片表面缺陷识别算法WTB-Net。通过无人机拍摄华东某沿海风电场的2569张风机叶片图像,通过筛选分类和数据扩充建立WTB表面缺陷数据集。以ShuffleNet V2核心骨干特征提取网络为基础,引入选择性卷积核注意力机制SKNet,自适应地调整感受野大小,增强有用特征,抑制无用特征。最后采用激活函数Leaky-ReLU,减少沉默神经元的出现,避免了在输入为负值时使用ReLU导致的神经元失活。实验结果表明,算法在WTB数据集上的准确度达到了98.12%,比ShuffleNet V2提高了6.53%,且模型参数量仅为1.4 M。

关键词：深度学习图像分类 ShuffleNet V2 风机叶片复合材料

基于改进Mask R-CNN的风机叶片缺陷检测

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可再生能源 2020年第9期38卷 1181-1186页

作者：张超文传博上海电机学院上海201306

针对传统风机叶片缺陷检测采用人工的方法效率低、精度差的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的风机叶片缺陷检测方法。该方法首先使用ResNet-50结合FPN网络生成特征图,然后输入到RPN网络中筛选出ROI,通过ROIAlign固定特征图尺寸输入... 详细信息

针对传统风机叶片缺陷检测采用人工的方法效率低、精度差的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的风机叶片缺陷检测方法。该方法首先使用ResNet-50结合FPN网络生成特征图,然后输入到RPN网络中筛选出ROI,通过ROIAlign固定特征图尺寸输入到预测网络中,对类型、边界框、掩膜进行预测。另外,文章构建了一个风机叶片缺陷掩膜数据集用于模型的训练。通过测试集验证并与Mask R-CNN,Faster R-CNN进行了对比分析,文章提出的方法实现了对缺陷目标的检测和实例分割,在准确检测的同时大幅提高了检测速度。

关键词：改进Mask R-CNN 缺陷检测风机叶片目标检测实例分割

虚拟复阻抗下的低压并联逆变器改进下垂控制策略

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智慧电力 2020年第10期48卷 70-77页

作者：张泽正文传博上海电机学院电气学院上海201306

线路参数以阻性为主的逆变器并联系统中,通过在传统的P-f/Q-U下垂控制中引入虚拟阻抗实现负荷均分控制,会导致系统总阻抗增大,造成线路电压的进一步下降。针对上述问题,提出了一种基于虚拟复阻抗的改进下垂控制策略。通过设计虚拟复阻... 详细信息

线路参数以阻性为主的逆变器并联系统中,通过在传统的P-f/Q-U下垂控制中引入虚拟阻抗实现负荷均分控制,会导致系统总阻抗增大,造成线路电压的进一步下降。针对上述问题,提出了一种基于虚拟复阻抗的改进下垂控制策略。通过设计虚拟复阻抗的值达到功率解耦的目的,并对下垂控制环进行改进。通过仿真结果分析,采用自适应下垂控制及电压补偿的方法,实现了微电网的电压补偿及功率均分,提高了电压质量,并保证系统频率在稳定的范围内波动,加快了系统的动态响应,提高了系统的稳定性。

关键词：虚拟复阻抗自适应下垂控制电压补偿有功功率共享频率稳定

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基于广义未知输入观测器的执行器故障估计

计算机应用研究 2017年第7期34卷 1989-1992页

作者：邓露文传博上海电机学院电气学院上海201306

针对一类含有未知扰动广义非线性系统的执行器故障,提出一种重构算法。设计未知输入观测器对干扰鲁棒,作为故障检测观测器。检测到发生故障后,通过提出含有误差比例项和积分项的故障估计算法,形成自适应观测器,实现准确快速地估计故障,... 详细信息

针对一类含有未知扰动广义非线性系统的执行器故障,提出一种重构算法。设计未知输入观测器对干扰鲁棒,作为故障检测观测器。检测到发生故障后,通过提出含有误差比例项和积分项的故障估计算法,形成自适应观测器,实现准确快速地估计故障,同时估计状态变量;根据李雅普诺夫稳定理论给出估计误差一致最终有界的充分条件。最后将故障检测方法与滑模检测方法作比较,用直升机模型算例仿真验证该类观测器的鲁棒性和估计算法的有效性。

关键词：非线性广义系统未知输入故障检测故障重构

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永磁同步电机磁链信息在线监测的新方法

电力系统及其自动化学报 2010年第2期22卷 22-26页

作者：文传博齐亮上海电机学院电气学院上海200240 上海电气集团中央研究院上海200070

针对卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器只能在时域上对永磁同步电机参数进行有效估计这一弊端,文中提出一种基于卡尔曼滤波算法和小波变换的多尺度在线监测算法。结合扩展卡尔曼滤波的实时性和小波变换的多尺度性,通过测量电机的端电压和... 详细信息

针对卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器只能在时域上对永磁同步电机参数进行有效估计这一弊端,文中提出一种基于卡尔曼滤波算法和小波变换的多尺度在线监测算法。结合扩展卡尔曼滤波的实时性和小波变换的多尺度性,通过测量电机的端电压和流过定子线圈的电流在线估计电机永磁体的磁场状况。新算法不仅能够在时域和频域上同时对电机故障进行实时监测,且其诊断精度优于扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果进一步说明新算法的正确性和有效性。

关键词：永磁同步电机多尺度分析扩展卡尔曼滤波

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投影型全对称多胞形状态估计及故障检测

控制工程 2019年第12期36卷 2299-2304页

作者：潘蛟文传博上海电机学院电气学院

针对不确定离散时间系统,提出一种基于投影算子的全对称多胞形状态估计算法。新算法采用求基于预测和基于测量的状态集交集的方式实现状态更新。通过求通解的方式构造投影算子,并得到关于单位间隙矢量的全对称多胞形;将此全对称多胞形... 详细信息

针对不确定离散时间系统,提出一种基于投影算子的全对称多胞形状态估计算法。新算法采用求基于预测和基于测量的状态集交集的方式实现状态更新。通过求通解的方式构造投影算子,并得到关于单位间隙矢量的全对称多胞形;将此全对称多胞形代入由测量和预测联立的方程中,最终得到确保状态的紧缩集,从而实现状态方程的测量更新。新算法做到确保估计的同时,也达到精度的提升。基于提出的估计算法,提供一种判断测量输出是否包含于预测输出集合实现故障检测的方法。最后,计算机仿真验证了算法的有效性。

关键词：不确定系统状态估计故障检测全对称多胞形投影

基于小波变换和Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

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轴承 2022年第11期 61-67页

作者：王正文传博董逸凡上海电机学院电气学院上海201306

传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于Involution的... 详细信息

传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于Involution的神经网络模型;然后,经过不同Convolution卷积核对原始图像的局部区域特征进行不同方式的提取,扩展输入图像通道数;最后,通过Involution对特征图的每个像素点进行进一步特征提取,经过softmax层输出分类结果。CWRU轴承数据集和试验轴承数据集的分析结果表明,基于Involution卷积的神经网络模型所包含的参数较少,训练时间短,故障分类准确率可达99.75%,优于传统的CNN,DBN,自编码器等模型。

关键词：滚动轴承故障诊断 Involution 卷积神经网络小波变换时频域分析

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基于改进SSD的风机叶片缺陷检测

复合材料科学与工程 2022年第3期 38-44页

作者：朱佳伟文传博上海电机学院上海201306

针对传统算法检测精度低、耗时长的问题,本文提出一种基于改进SSD的风机叶片缺陷检测方法。首先,采用霍夫变换对处于倾斜状态的风机叶片进行校正,并裁剪为统一的大小形成完整的数据集。接着,通过两种残差网络(ResNet,ResNext)替代传统VG... 详细信息

针对传统算法检测精度低、耗时长的问题,本文提出一种基于改进SSD的风机叶片缺陷检测方法。首先,采用霍夫变换对处于倾斜状态的风机叶片进行校正,并裁剪为统一的大小形成完整的数据集。接着,通过两种残差网络(ResNet,ResNext)替代传统VGG作为SSD算法的Backbone进行特征提取。最后,通过预测网络实现缺陷类别和边界框定位的预测。实验结果显示,改进SSD算法较传统SSD算法在mAP值上提升了7%,同时,检测效率也大幅提升。

关键词：风机叶片目标检测改进SSD 缺陷检测复合材料