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神经网络内模控制及其在大迟延系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对大迟延非线性系统,设计了一种基于神经网络和内模控制理论的控制系统。系统结构为串级,内回路采用常规比例控制;外回路采用神经网络内模控制。辨识器和控制器均采用3层BP网络实现,并用加入动量项的BP算法来训练网络。以电厂主汽温对象为例对系统进行多种负荷下的仿真验证,结果表明,所设计的系统在模型变化时具有较好的控制品质和鲁棒性及抗干扰性,明显优于常规主汽温控制系统。 相似文献
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配电网发生最多的故障是接地故障,如何准确地检测并隔离接地故障线路,成为中性点非有效接地系统实现配电网自动化的一个重要研究课题。传统的选线方法只对部分故障信息进行处理,选线可靠性不高。本文把模糊理论应用于故障选线,实现多判据信息融合,使选线性能得到提高。给出整个融合算法的DSP软硬件实现,并通过高压动模实验故障数据验证了文中方法的正确性和可行性。 相似文献
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介绍了基于Rogowski线圈电流传感器的基本原理和结构,详细的分析了Rogowski线圈的稳态特性以及暂态特性,并且对阶跃信号,直流衰减分量,交流衰减分量以及一般情况下的信号进行了仿真分析,得出Rogowski线圈电流传感器具有良好的稳态测量精度和暂态响应能力,可以满足超高压输电线路的要求。 相似文献
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配电网发生最多的故障是接地故障,如何准确地检测并隔离接地故障线路,成为中性点非有效接地系统实现配电网自动化的一个重要研究课题.传统的选线方法只对部分故障信息进行处理,选线可靠性不高.本文把模糊理论应用于故障选线,实现多判据信息融合,使选线性能得到提高.给出整个融合算法的DSP软硬件实现,并通过高压动模实验故障数据验证了文中方法的正确性和可行性. 相似文献
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多分类器融合方法在融合过程中需要对各分类器的输出进行加权,常见的加权方法是通过各分类器的分类正确率计算分类器的加权,但是这种方法得出的权值常常是不精确的。针对这个问题,给出了一种确定各个多分类器权值的方法。首先,通过训练集样本得出分类器系统的输出向量。然后,依据多分类器系统的输出向量与训练集样本的类别向量之间的距离最小提出一种权值的优化学习算法。最后,将得出的权值用于多分类器系统对故障类别的判定。实验结果表明,提出的方法提高了分类的正确率,能更好地判别出故障的类别。 相似文献
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