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汽车模拟驾驶模型与仿真的研究

浙江大学学报（工学版） 2002年第3期36卷 327-330页

作者：蔡忠法章安元浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

在主动型驾驶模拟训练系统中 ,模拟驾驶舱各个操纵机构存在着多输入、多耦合、非线性的控制作用 ,而驾驶模拟训练要求驾驶动力学模型适于快速实时仿真 .本文使用拟合多项式描述汽车发动机负荷特性 ,提出结构简化的汽车速度和方向控制模... 详细信息

在主动型驾驶模拟训练系统中 ,模拟驾驶舱各个操纵机构存在着多输入、多耦合、非线性的控制作用 ,而驾驶模拟训练要求驾驶动力学模型适于快速实时仿真 .本文使用拟合多项式描述汽车发动机负荷特性 ,提出结构简化的汽车速度和方向控制模型 .对模拟驾驶的仿真结构和学员操作的逻辑判断进行了讨论 ,通过对操纵机构输入的线性化处理 ,得到汽车行驶的仿真模型并选择快速仿真算法实现了所建模型 .实验结果表明。

关键词：仿真汽车驾驶模拟器模型

基于Root-MUSIC和Adaline神经网络的间谐波参数估计

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浙江大学学报（工学版） 2011年第1期45卷 173-177,190页

作者：陈国志蔡忠法陈隆道浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

为了提高电力系统间谐波分析的精度和分辨率,提出基于求根多重信号分类法(root-MUSIC)和自适应线性神经网络的间谐波参数估计方法.该算法利用求根多重信号分类法估计信号中谐波和间谐波的个数及频率,将谐波和间谐波的频率作为Adaline神... 详细信息

为了提高电力系统间谐波分析的精度和分辨率,提出基于求根多重信号分类法(root-MUSIC)和自适应线性神经网络的间谐波参数估计方法.该算法利用求根多重信号分类法估计信号中谐波和间谐波的个数及频率,将谐波和间谐波的频率作为Adaline神经网络的输入进行学习,用得到的权值确定谐波和间谐波的幅值和相位;将频率作为权值在改进的Adaline神经网络中参与学习,估计谐波和间谐波的频率、幅值和相位.Matlab仿真结果表明,该算法频率分辨率高、检测准确、收敛快;当频率估计准确时,基本Adaline神经网络与改进的Adaline神经网络具有相近的检测精度,且前者的实时性更好.

关键词：间谐波求根多重信号分类(Root-MUSIC) 神经网络 Adaline 参数估计

基于AR谱估计和Adaline神经元的间谐波分析

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电力系统自动化 2007年第17期31卷 78-82页

作者：蔡忠法陈隆道浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

将人工神经网络应用于电力系统间谐波分析,提出了Burg算法与Adaline神经元相结合的间谐波分析方法。通过Burg算法计算自回归(AR)模型参数,得到信号中谐波和间谐波的个数及频率初值,然后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波... 详细信息

将人工神经网络应用于电力系统间谐波分析,提出了Burg算法与Adaline神经元相结合的间谐波分析方法。通过Burg算法计算自回归(AR)模型参数,得到信号中谐波和间谐波的个数及频率初值,然后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位。MATLAB仿真结果验证了Burg-Adaline间谐波分析方法具有分辨率高、精度高、收敛快的优点。

关键词：电能质量间谐波 AR模型 Burg算法神经网络 Adaline

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基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

浙江大学学报（工学版） 2011年第4期45卷 759-764页

作者：陈国志陈隆道蔡忠法浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计... 详细信息

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.

关键词：多重信号分类(MUSIC) 间谐波传播算子自适应神经网络 LM算法

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解相关仿射投影算法及应用

浙江大学学报（工学版） 2014年第1期48卷 136-140页

作者：文昊翔陈隆道蔡忠法浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 韶关学院物理与机电工程学院广东韶关512205

为了提高自适应算法工作于强相关信号输入时的收敛速度,提出解相关仿射投影算法(DAPA).DAPA对输入信号矩阵进行预处理以解除不同时刻输入信号的相关性;利用输入矩阵的正交分量更新滤波器系数,对收敛步长进行优化以使后验误差最小化.将D... 详细信息

为了提高自适应算法工作于强相关信号输入时的收敛速度,提出解相关仿射投影算法(DAPA).DAPA对输入信号矩阵进行预处理以解除不同时刻输入信号的相关性;利用输入矩阵的正交分量更新滤波器系数,对收敛步长进行优化以使后验误差最小化.将DAPA应用于回声消除系统,用有色噪声及真实语音信号进行仿真.结果表明,DAPA收敛速度快,计算复杂度适中.

关键词：自适应算法仿射投影算法解相关回声消除

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基于自适应神经网络的谐波分析模型与算法

电工技术学报 2008年第7期23卷 118-123页

作者：蔡忠法陈隆道陈国志浙江大学电气工程学院杭州310027

提出一种周期信号的谐波基函数神经网络模型及基于该模型的谐波分析算法。该算法将基波频率和谐波幅值相位共同作为权值参与学习调整,通过自适应测量原理估计各次谐波参数,算法的收敛性定理为学习率的选择提供了理论依据。对信号存在频... 详细信息

提出一种周期信号的谐波基函数神经网络模型及基于该模型的谐波分析算法。该算法将基波频率和谐波幅值相位共同作为权值参与学习调整,通过自适应测量原理估计各次谐波参数,算法的收敛性定理为学习率的选择提供了理论依据。对信号存在频率偏差和含有白噪声两种情况分别进行了仿真,结果表明该算法精度高、收敛速度快,适合于非同步采样和短数据下的电力系统谐波分析。

关键词：电力系统谐波分析神经网络谐波基函数自适应测量

基于Adaline神经网络的家用电器谐波分析

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仪器仪表学报 2011年第7期32卷 1449-1454页

作者：蔡忠法陈隆道陈国志浙江大学电气工程学院杭州310027

为了分析常用家用电器用电对公共电网的谐波污染,应用Adaline神经网络对其进行自适应谐波分析。改进的增强型Adaline神经网络将频率作为待定权值,同时估计被测信号的频率、幅值和相位。幅值相位权值的学习采用变步长方法,频率权值的学... 详细信息

为了分析常用家用电器用电对公共电网的谐波污染,应用Adaline神经网络对其进行自适应谐波分析。改进的增强型Adaline神经网络将频率作为待定权值,同时估计被测信号的频率、幅值和相位。幅值相位权值的学习采用变步长方法,频率权值的学习采用动量项方法,提高了收敛速度。修正的频率调整公式和频率延迟调整策略简化了频率学习率的设置。基于实测电压信号的对比研究验证了改进算法的收敛性能和分析精度。通过数据采集实验装置得到计算机、电视机、洗衣机、微波炉等家用电器的用电波形,并用改进的Adaline方法对波形信号进行谐波分析。实验结果表明,计算机的电流谐波总畸变率超过60%,微波炉的电流谐波总畸变率在40%以上,电视机和洗衣机的电流谐波总畸变率在10%以上。

关键词：家用电器谐波畸变率神经网络自适应 Adaline

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非同步采样的同步化谐波分析算法

浙江大学学报（工学版） 2008年第4期42卷 682-685页

作者：蔡忠法陈隆道周箭浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

为了消除采样过程中同步误差产生的频谱泄漏,提出一种基于搜索的同步化算法.该算法采用逆向搜索在非同步采样数据中截取整周期的采样序列,通过离散傅里叶变换(DFT)得到频谱,搜索频谱幅值得到基波谱线位置,计算基波及各次谐波的幅值和相... 详细信息

为了消除采样过程中同步误差产生的频谱泄漏,提出一种基于搜索的同步化算法.该算法采用逆向搜索在非同步采样数据中截取整周期的采样序列,通过离散傅里叶变换(DFT)得到频谱,搜索频谱幅值得到基波谱线位置,计算基波及各次谐波的幅值和相位.误差分析和仿真结果表明,采样点数越多,算法精度越高,较高的采样频率有利于提高算法的分析精度.同步化谐波分析算法分为单周期和多周期两种方法,单周期法适合于非稳态周期信号的谐波测量,多周期法提供了一种精确分析稳态周期信号谐波的有效方法.

关键词：谐波测量非同步采样离散傅里叶变换同步化

基于MSWF和改进Adaline神经网络的间谐波分析

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电力自动化设备 2010年第4期30卷 55-58页

作者：陈国志陈隆道蔡忠法浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

为降低计算复杂度,将多级维纳滤波器(MSWF)应用于电力系统间谐波分析,提出基于MSWF和改进自适应神经网络的间谐波分析方法。利用MSWF的前向递推实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,不需要估计数据的协方差矩阵及其特征值分解,减小了... 详细信息

为降低计算复杂度,将多级维纳滤波器(MSWF)应用于电力系统间谐波分析,提出基于MSWF和改进自适应神经网络的间谐波分析方法。利用MSWF的前向递推实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,不需要估计数据的协方差矩阵及其特征值分解,减小了计算量。应用新的最小描述长度准则和TLS-ESPRIT算法确定谐波、间谐波的个数及频率。为提高收敛速度,应用基于递归最小二乘学习算法的自适应神经网络分析谐波和间谐波的幅值和相位。Matlab仿真结果验证了所提算法的有效性。该方法计算复杂度低,分辨率高,精度高,收敛快。

关键词：间谐波多级维纳滤波器神经网络最小描述长度准则递归最小二乘法