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排序方式: 共有964条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个异步转速下的振动参数辨识试验.结果表明:辨识方法均能准确辨识出叶片异步振动,且获得的不同叶片的振动频率完全相同;以叶片应变信号为基准,振动频率辨识误差最大为1.12%,频率辨识准确率高,验证了异步振动参数辨识方法的正确性. 相似文献
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基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法在电网规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
利用混合蛙跳算法(SFLA)具有高效计算性能和优良全局搜索能力的优势,针对其侧重于解决连续性问题以及易陷入局部最优解的不足,通过对混合蛙跳算法的解向量进行离散化处理并采用阈值选择策略,提出了适用于电网规划的一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法(ISFLA).算例应用结果表明,与粒子群算法(PSO)相比,所提算法能够在较小的计算规模和较短的计算时间内得到全局最优解.通过进一步分析不同阈值对算法收敛速度的影响可以看出,应针对不同的电网规模及扩展规划范围选择合理的阈值,以此提高ISFLA的收敛速度和电网规划的有效性. 相似文献
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采用NSGA-Ⅱ混合智能算法的风电场多目标电网规划 总被引:3,自引:0,他引:3
风电并网在实现节约化石能源和减少有害气体排放等效益的同时,也将对电力系统的可靠性造成一定的负面影响。为达到投资经济性、系统可靠性、环保效果的整体最优,构建了多目标风电场接入的输电线路与电网的联合优化规划模型;针对目标权重未知、人工神经网络(artificial neural network,ANN)收敛困难、无法合理决策等问题,采用方差最大化决策和分类逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)缩小最优解的范围,并在此基础上提出了随机模拟、神经元网络和非劣排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)相结合的混合智能算法;对增加风电场的改进IEEE Garver-6系统进行计算分析,结果表明该方法具有较高的决策效率和计算精度,从而验证了所提出模型和方法的合理性和有效性。 相似文献
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