检索结果-南通市图书馆

作者：刘春丽东北电力大学

学位级别：硕士

近年来,随着新能源的加入以及运行方式的复杂化,低频振荡频发,预防低频振荡的发生对于维护电力系统的安全稳定运行计有重要意义。发电机阻尼作为系统阻尼的主要提供元件,其阻尼特性的在线评估和在线提升对于维护系统稳定运行有着实际意... 详细信息

近年来,随着新能源的加入以及运行方式的复杂化,低频振荡频发,预防低频振荡的发生对于维护电力系统的安全稳定运行计有重要意义。发电机阻尼作为系统阻尼的主要提供元件,其阻尼特性的在线评估和在线提升对于维护系统稳定运行有着实际意义。因此,本文利用大量且易得的环境激励数据探究了发电机端口耗散能量与耗散能量流之间的关系,阐述了发电机端口耗散能的组成部分,研究了系统的阻尼精细化分析方法,进行发电机的局部阻尼评估,定义了新型局部有功灵敏度指标,并进行局部的潮流调控,消除系统低频振荡的隐患。在线提升系统潜在弱阻尼模式的阻尼表现,为电力系统低频振荡的预防控制提供了新的思路,具体研究内容如下:首先,在数学模型分析的基础上,建立了环境激励下的负荷随机响应模型,并推导了系统状态变量的时域解析表达式,从理论上证明了随机响应数据中蕴含着电力系统稳定性分析需要的模态信息,并介绍了环境激励下动态模式分解结合Morlet小波滤波提取单一机电振荡模式的方法,在仿真中验证了动态模式分解和特征值分析辨识模态频率的一致性以及Morlet小波滤波提取机电振荡模式的可行性。其次,在环境激励下,从频域角度推导了发电机及负荷端口的耗散能量表达式,根据内含变量的物理意义推出发电机局部阻尼指标的概念,进一步探究电力系统发电机阻尼的在线评估方法,实现了在电力系统正常运行过程中在线监测发电机的阻尼变化。最后,为提升系统阻尼水平,本文研究了基于局部有功灵敏度的发电机有功精准调制措施。本文基于发电机端口耗散能量流辨识的发电机阻尼结果计算发电机的局部有功灵敏度,作为发电机有功调制的依据,在保证区域间传输功率稳定的前提下进行区域内的潮流再分配,从而提升系统潜在弱阻尼振荡模式的阻尼水平,消除低频振荡发生的可能性。

关键词：动态模式分解 Morlet小波滤波耗散能量流局部阻尼局部有功灵敏度

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基于Fisher判据时频分析的运动相关脑电特征选择及优化

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西安交通大学学报 2008年第8期42卷 1026-1030页

作者：裴晓梅郑崇勋西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室西安710049

提出了一种基于Fisher判据的运动相关脑电特征优化选择的时频分析方法,为优化选择与运动意识最相关的有效脑电频率成分提供了理论依据.在此基础上,利用具有高时频分辨率的morlet小波方法,提取与脑电特征优化过程最为匹配的特征信息,对4... 详细信息

提出了一种基于Fisher判据的运动相关脑电特征优化选择的时频分析方法,为优化选择与运动意识最相关的有效脑电频率成分提供了理论依据.在此基础上,利用具有高时频分辨率的morlet小波方法,提取与脑电特征优化过程最为匹配的特征信息,对4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到87.95%,通过最大分类正确率、最大互信息两项评价指标比较,验证了基于匹配追踪和Fisher判据时频分析的特征优化方法对改善大脑运动意识任务分类性能的有效性.实验结果表明,该文所提出的方法可望应用于脑机接口系统的运动相关脑电特征优化和选择中.

关键词：特征选择及优化 Fisher判据 Morlet小波滤波互信息

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基于信息积累技术的大脑运动意识任务分类

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西安交通大学学报 2008年第6期42卷 756-759页

作者：裴晓梅郑崇勋徐进西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室西安710049

提出了将信息积累技术结合Fisher判别式分析的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的连续分类,获得了满意的结果.利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者的运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类... 详细信息

提出了将信息积累技术结合Fisher判别式分析的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的连续分类,获得了满意的结果.利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者的运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到87.95%.通过最大分类正确率、最大互信息等评价指标的比较,验证了信息积累技术对改善大脑运动意识任务分类性能的有效性,从而为脑机接口系统应用中大脑运动意识任务分类提供了新的思路.

关键词：意识任务分类信息积累 Morlet小波滤波互信息

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基于Adaboost技术的大脑运动意识任务分类

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北京生物医学工程 2008年第5期27卷 466-470页

作者：裴晓梅郑崇勋西安交通大学生物医学工程研究所生物医学信息工程教育部重点实验室西安710049

本文提出了应用机器学习技术Adaboost算法与Fisher判别式分析作为基本分类器相结合的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的分类。利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者运动相关脑电模式进行分类... 详细信息

本文提出了应用机器学习技术Adaboost算法与Fisher判别式分析作为基本分类器相结合的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的分类。利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到88.11%。通过最大分类正确率,最大互信息等评价指标比较,验证了Adaboost技术在改善大脑运动意识任务分类性能的有效性,从而为脑机接口系统应用中大脑运动意识任务分类提供了新的思路。

关键词： Adaboost ERD/ERS 特征提取 Morlet小波滤波互信息(MI)

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信息积累技术用于改善运动意识任务分类性能

信息积累技术用于改善运动意识任务分类性能

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2007中国生物医学工程联合学术年会

作者：裴晓梅郑崇勋徐进西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室生物医学工程研究所西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室生物医学工程研究所西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室生物医学工程研究所

本文提出了将信息积累技术结合Fisher判别式分析,实现人脑想像左右手运动任务的分类, 获得了满意结果。利用Morlet小波滤波方法提取脑电运动意识特征,对两组实验数据4个受试者的脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到87．95％。通过... 详细信息

本文提出了将信息积累技术结合Fisher判别式分析,实现人脑想像左右手运动任务的分类, 获得了满意结果。利用Morlet小波滤波方法提取脑电运动意识特征,对两组实验数据4个受试者的脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到87．95％。通过最大分类正确率,最大互信息等评价指标比较,验证了信息积累技术的有效性,从而为大脑运动意识任务分类提供了新思路。

关键词：特征提取 ERD／ERS 信息积累 Morlet小波滤波互信息（MI）

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