排序方式: 共有51条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
针对中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时因故障边界复杂、随机,故障稳态分量小,零序瞬时功率倒相而导致传统的单一特征量选线方法失效问题,提出了一种新的基于暂态零序能量的选线方法。该方法通过一种数字滤波器来滤除暂态零序电流中的不对称分量和稳态工频分量,得到各条线路零序电流和母线零序电压的暂态纯故障分量,由此构造暂态零序能量,并根据暂态零序能量的大小和方向判断故障类型及线路,即发生单相接地故障时,非故障线路暂态零序能量的方向为正,故障线路暂态零序能量的方向为负,且其绝对值为其余线路暂态零序能量之和;发生母线接地故障时,母线暂态零序能量的大小为其余线路暂态零序能量之和。针对母线暂态零序能量受噪声影响大而导致选线灵敏度低的问题,提出将自动重合闸技术应用到该选线方法中的方案。Matlab仿真结果表明,该选线方法的准确性、可靠性较高。 相似文献
3.
4.
5.
6.
针对目前系统抖振仍影响滑模趋近律在实际中应用,并导致系统收敛速度缓慢、滑模平面趋近至原点时间长等缺陷,提出一种改进的双幂次指数趋近律。改进趋近律中指数项采用分段设计,指数项分段参数将系统分为两部分进行。当状态绝对值小于1时,系统沿滑模面平滑进入,抖振影响可忽略不计;当状态绝对值大于等于1时,系统的动态响应显著提高,收敛时间缩短,且总时间小于初始状态运动至临界值时间和系统运动至滑模面平衡点的时间之和。在理论上验证了改进后的双幂次指数趋近律能够快速收敛到平衡点且消除了抖振影响,并通过实验验证了该趋近律的有效性。对比多种趋近律,改进的双幂次指数趋近律具有最佳性能且收敛速度最快,并通过实验验证在外界干扰下该趋近律仍可快速收敛于平衡点。 相似文献
7.
针对线性化模型下二阶逆变器发生的非线性分岔与混沌行为,加入控制手段增加稳定域与抗扰性。首先构建了二阶逆变器的系数线性化迭代模型,运用分岔图、折叠图再现了其产生的混沌行为,并寻求系统的Jacobian矩阵和平衡点。然后加入延时反馈控制,并基于朱里判据给出了控制参数的限定条件。最后为说明所加入混沌控制方法的优越性,开展了数值仿真模拟实验。结果表明,延时反馈控制使系统比例参数K的分岔值从0.573后移至0.973,且当直流源输入侧电压突变时,系统仍保持在稳定运行状态。表明施加延时反馈控制后,二阶逆变器运行的稳定域增加且整体的抗扰性增强。 相似文献
8.
当前的研究中密集场景行人检测精度较低,为提高检测精度,提出一种基于YOLOv5网络的改进方法V-YOLO,采用加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN)改进原始网络中的路径聚合网络(path aggregation network, PANet),加强多尺度特征的融合能力,提高对行人目标的检测能力。为了保留更多的特征信息,提高主干网络的特征提取能力,添加残差结构VBlock;引入SKNet(select kernel networks)注意力机制,动态融合不同感受野的特征图,提高对不同行人特征的利用率。使用CrowdHuman数据集进行训练和测试,实验结果表明,所提出算法比原始网络的精确度、召回率和平均精度值分别提高1.8%、2.3%和2.6%,验证了所提出算法能有效的提高密集场景下行人目标检测的准确率。 相似文献
9.
相位敏感光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法,结构比较简单,导致最终的模型识别准确率不高、泛化能力较差。针对上述问题,本文对实验采集的振动信号从时域、频域和空间域的多参量特征进行提取和融合,针对具体的振动信号识别问题,构建了一种两级支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别算法,对振动事件进行了两级分类,能够实现对相似振动事件的精确识别,识别准确率达90%以上。 相似文献
10.
针对传统PID参数整定存在的问题,结合混沌乌燕鸥优化算法(Chaos Sooty Tern Optimization Algorithm, CSTOA)良好的搜索性能,提出了一种基于混沌乌燕鸥优化算法的航空发动机参数自整定PID控制方法(CSTOA-PID)。首先通过引入混沌映射的思路,改进了乌燕鸥优化算法(Sooty Tern Optimization Algorithm, STOA)。接着设计了性能指标加权的适应度函数,用来避免发动机供油量极大超调与急剧供油现象。最后对某型涡扇发动机的数学模型进行仿真验证,结果表明:在地面状态下,经CSTOA-PID控制器优化后的PID参数分别为4.31878、14、0.214426。CSTOA-PID控制器的参数整定效果都好于STOA-PID控制器和PID控制器,转速阶跃响应反应迅速,同时供油量出现的超调最小,证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献