检索结果-南通市图书馆

作者：朱静涛长沙理工大学

学位级别：硕士

现在电力系统中,随着发电机单机容量和电力系统规模的增大,提高同步发电机运行的稳定性,是保证电网安全运行,保证电力系统经济性的基本要求之一。在众多改善同步发电机稳定运行的措施中,运用现代控制理论、提高发电机励磁系统的控制效... 详细信息

现在电力系统中,随着发电机单机容量和电力系统规模的增大,提高同步发电机运行的稳定性,是保证电网安全运行,保证电力系统经济性的基本要求之一。在众多改善同步发电机稳定运行的措施中,运用现代控制理论、提高发电机励磁系统的控制效果是公认的有效手段之一。由于同步发电机具有非线性、多变量、强耦合等特点,很难得到同步发电机运行过程的精确数学模型,因此传统的基于精确模型的PID控制方式己经不能满足这些要求。本文通过改进控制策略来提高同步发电机励磁控制的性能。人工神经网络算法的优点是不依赖精确模型。针对上述问题,本文提出一种基于余弦基函数RBF神经网络辨识的控制方式。首先说明了传统神经网络的不足之处,列出了几个常用的神经元激励函数,并讨论了变学习率在神经网络控制中的优点。其次,用最速下降法对PID三个权系数进行调整。第三,在PID三个增益系数调整中,涉及发电机端电压输出对输入变化量的偏导数,由于难以获得发电机精确模型,因此无法用常规的数学方式来计算该偏导数。通常有两种方法解决该问题,其一是用发电机端电压输出的相邻时刻的差与输入变化量的差之比来替代该偏导数;其二是使用神经网络辨识输出来计算该偏导数。研究表明,用神经网络辨识的输出来计算可以有效提高控制精度。第四,针对神经网络辨识问题进行了详细研究,研究表明使用余弦基函数为神经网络激励函数,有利于提高整个励磁控制系统的效果。最后,本文根据励磁控制的简化传递函数模型,使用MALTAB仿真,分别将固定参数(k、k、k)的PID励磁控制、无对象辨识的PID励磁控制、基于高斯基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制和基于余弦基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制效果进行比较研究。研究结果表明,与其它控制方法相比,本文提出的基于余弦基函数RBF神经网络辨识的PID励磁控制方法有效提高了系统的控制效果。

关键词：同步发电机网络辨识 RBF神经网络 PID 余弦基函数

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

新能源基地多场景在线网络辨识方法研究

新能源基地多场景在线网络辨识方法研究

引用

作者：李蕾华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

在新能源基地特高压远距离外送大规模发展的背景下,新能源连锁脱网事故将对电力系统造成不可估量的后果。目前在线数据缺少暂态参数,不能进行暂态分析,只能利用离线网络和数据进行,但是却不能满足如今互联电网对实时性和准确性的要求。... 详细信息

在新能源基地特高压远距离外送大规模发展的背景下,新能源连锁脱网事故将对电力系统造成不可估量的后果。目前在线数据缺少暂态参数,不能进行暂态分析,只能利用离线网络和数据进行,但是却不能满足如今互联电网对实时性和准确性的要求。在线风险评估与预警系统开发的基础是需要反应电网实时运行状态的详细模型和设备参数,并且要尽量缩短数据模型形成的速度。本文充分利用新能源发电厂的详细模型、D5000在线数据和离线规划的典型运行方式,生成了用于多场景展示需求的电网拓扑模型以及该网络的展示数据。主要的研究内容和成果包括:1)考虑新能源基地开关变动频繁,电力系统运行场景众多,为提高拓扑分析的效率,开发了一种多路径搜索算法,并应用到局部拓扑分析中,以开断刀闸两侧端点分别为不同搜索路径的起点进行拓扑修正,为模型的辨识提供拓扑基础。2)提出了一种用于稳定性分析的在线网络模型辨识方案,即将新能源从发出到送入特高压的电网模型分为三部分:新能源电厂内部模型、并网点到特高压枢纽变电站的输变电模型以及新能源基地外受事故影响较小网络的简化模型。内部模型采用了基于模糊C均值聚类的同调等值思想将复杂模型等值为多机模型。输变电模型是利用从在线和离线数据中按照拓扑关系提取的新能源基地网络模型,通过动态映射表将离线数据刷新到在线数据中整合完成的详细模型。简化模型采用了一机一负荷接入边界节点的形式。该方案形成了针对某一特定场景的新能源基地网络模型及对应的展示数据,既可用于稳定性分析,又适用于在线计算对速度的要求。3)最后以某省M风电基地为测试对象。首先验证了多路径局部拓扑修正的快速性。然后对新能源基地进行了动态等值,仿真结果证明了多机模型可以表征详细模型的有功输出特性。最后以省调D5000为在线数据,以2018夏季典型运行方式为离线数据,利用提取的新能源基地数据进行整合,通过映射率验证了整合数据的完整可用。

关键词：网络辨识在线/离线数据局部拓扑分析动态等值数据整合

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于压缩感知的网络拓扑结构辨识研究

基于压缩感知的网络拓扑结构辨识研究

引用

作者：徐大菲北京邮电大学

学位级别：硕士

随着工程等科学领域动力系统日益复杂化,对互联系统或动态网络的研究已成为智能电网、社交网络、交通运输系统等不同领域的重要研究主题之一。在这些复杂的网络中拓扑结构和动力学密切联系,一方面描述网络的拓扑结构可以揭示其结构特性... 详细信息

随着工程等科学领域动力系统日益复杂化,对互联系统或动态网络的研究已成为智能电网、社交网络、交通运输系统等不同领域的重要研究主题之一。在这些复杂的网络中拓扑结构和动力学密切联系,一方面描述网络的拓扑结构可以揭示其结构特性,另一方面研究网络的动力学可以揭示其功能特性。然而网络的拓扑结构的研究在复杂系统中占据着重要的位置,从测量数据中认识网络结构和各种动力学行为之间的关系,对于理解和控制复杂系统是特别重要的。近年来压缩感知是研究的热点,它利用较少的测量数据就能够精确地恢复原始的稀疏信号。因此压缩感知经常被用于网络辨识的研究,这相对于其他辨识方法来说是一种高效的网络辨识方法。然而利用压缩感知辨识的网络针对的多是稀疏的网络,对于非稀疏的网络目前的研究还比较少。同时噪声对于辨识的影响也是不可忽略的,其可以降低辨识的成功率或是增加测量数据。此外线性网络系统也是一个在各个领域中经常应用的简单系统,但是系统中节点的状态非常稳定且具有较强的相关性,不能利用压缩感知辨识网络的拓扑结构。针对以上问题,本文提出了融合压缩感知和QR分解的网络拓扑结构辨识的方法。本文主要的研究成果与创新点如下:(1)提出在噪声的帮助下融合压缩感知和QR分解解决网络拓扑结构辨识的方法。通过利用噪声驱动线性网络系统中节点之间的状态,打破系统状态的稳定性,同时也弥补了压缩感知无法辨识非稀疏网络拓扑结构的缺陷,并对一些影响网络拓扑结构辨识的因素进行了详细分析,证明了所提方法的可行性;(2)研究了融合压缩感知和QR分解的网络拓扑结构辨识方法应用于不同的真实网络和模型网络的辨识效果。也针对这些不同的网络,对比了传统压缩感知与融合压缩感知-QR分解两种方法的辨识效果,实验验证了所提方法优于传统的压缩感知方法。

关键词：网络辨识压缩感知 QR分解非稀疏网络

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

用人工神经网络反演扩散波方程

引用

水动力学研究与进展（A辑） 2004年第2期19卷 163-167页

作者：康玲姜铁兵华中科技大学水电与数字化工程学院武汉430074

　本文通过对人工神经网络与传统扩散波洪水演算方法的一致性研究,提出利用神经网络反演线性扩散波模型的方法,探索从一种新的角度研究洪水波运动传播特性的途径。本文利用断面实测洪水流量资料,应用神经网络对其进行训练,根据网络连接... 详细信息

　本文通过对人工神经网络与传统扩散波洪水演算方法的一致性研究,提出利用神经网络反演线性扩散波模型的方法,探索从一种新的角度研究洪水波运动传播特性的途径。本文利用断面实测洪水流量资料,应用神经网络对其进行训练,根据网络连接权值辨识扩散波方程的参数,并依据扩散波差分方程预测河道下游断面的流量过程。应用实例表明该方法的模拟精度满足要求,模拟效果良好。说明采用神经网络方法辨识出的扩散波模型能较好地描述洪水波的运动规律,而且,这将极大地扩展人们研究洪水波传播规律的手段和方法。

关键词：人工神经网络扩散波方程参数反演河道洪水系统水动力学泰勒级数展开网络辨识

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

分布式网络智能控制模型

引用

计算机工程与应用 2009年第36期45卷 115-118页

作者：徐群叁张小峰宋丽华鲁东大学信息科学与工程学院山东烟台264025

基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的... 详细信息

基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的应用仿真实验。结果表明,所提出的系统结构与优化算法具有很好的控制效果,具有很强的实际应用性。

关键词：遗传算法网络控制网络辨识

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

清洗机器人自适应PID控制研究

引用

计算机仿真 2012年第12期29卷 239-242页

作者：李冬周利坤武警工程大学装备运输系陕西西安710086

对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统,常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID(比例、积分、微分)控制相结合的智能控制方法,利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息,从而实... 详细信息

对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统,常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID(比例、积分、微分)控制相结合的智能控制方法,利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息,从而实现PID控制参数的在线调整,以适应控制系统的动态变化。对系统辨识模型进行了正弦输入下的逼近仿真;在对建立的运动学模型经离散化处理,得到其传递函数的基础上,对控制系统进行的角阶跃输入响应进行了对比仿真分析。仿真结果表明,辨识模型能很好的逼近被控对象,基于BP神经网络的自适应PID控制方法在解决清洗机器人控制问题时,提高了控制的响应时效,增强了系统的稳定性,获得了比传统PID控制更好的控制品质。

关键词：清洗机器人神经网络控制网络辨识参数自整定

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Hopfield神经网络PID设计及仿真

基于Hopfield神经网络PID设计及仿真

引用

第三十届中国（天津）2016’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议

作者：王晓芳刘强宋毅天津市电视技术研究所

随着控制理论在现代生活与生产实际中应用的越来越广泛,人们对控制系统的期望也不断提高,简单的根据数学模型进行设计的控制系统难以满足要求。由于控制对象具有复杂性、时变性等等,还有环境的多样性,对人们不断发出新的挑战。本论文在... 详细信息

随着控制理论在现代生活与生产实际中应用的越来越广泛,人们对控制系统的期望也不断提高,简单的根据数学模型进行设计的控制系统难以满足要求。由于控制对象具有复杂性、时变性等等,还有环境的多样性,对人们不断发出新的挑战。本论文在传统PID控制的基础上,介绍了一种基于Hop仃eId神经网络PID控制方法。该方法利用Ho邮eId神经网络的特性,经过一系列的计算可以得到PID控制器所需的最优参数。最终,利用一个仿真实例考证假设的正确性。

关键词： PID Hopfield神经网络网络辨识优化计算

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：