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1.
2.
基于神经元网络的模型算法控制 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种利用人工神经元网络来实现的模型算法控制,克服了MAC不能用于非最小相位系统和单步MAC也不能用于纯延迟过程的缺点,通过BP网络的自学习产生预测偏差,并由智能控制单元进行控制,仿真表明,该控制方法具有良好的控制,特性和鲁棒性,并且适用于非线性系统。 相似文献
3.
提出一种应用模糊C均值聚类(FCM)对暂态电能质量扰动进行识别的新方法。该识别方法分层实现,第一层判断信号中是否包含暂态振荡扰动,第二层判断是否包含暂态脉冲扰动,第三层判断是否包含幅值扰动及综合判断出各种复合扰动的类型。通过与集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解方法的结合,分层提取出有效特征量,并将其作为FCM的输入,得到聚类中心和隶属度矩阵。最后通过计算待测样本与已知样本的聚类中心的欧氏距离实现扰动类型识别。通过仿真分析,该分层识别方法准确可行。 相似文献
4.
传统的傅里叶变换在测量非整周期的数据时会出现频谱泄露的现象,而快速傅里叶变换(FFT)只能对长度为2的整次幂(基-2)的数据进行处理,无法对非基-2的其他数据计算。为了解决以上问题,提出了一种全相位-混合基FFT算法。并详细介绍了全相位FFT、混合基FFT的原理以及全相位-混合基FFT在DSP中的实现过程。通过测试表明全相位-混合基FFT在电压、频率的测量精度较传统FFT有一定优势。将该算法应用到以DSP为核心的相量测量装置当中,对电网的状态进行实时监测,实测结果证明该算法准确可靠,在电力系统运行当中有一定实用价值。 相似文献
5.
6.
针对电力系统发生大扰动后发电机功角轨线变化与距离故障点远近有关的特点,将交互式多模型(IMM)自适应跟踪算法成功地用于预测电力系统暂态稳定性。该自适应IMM算法采用机动目标"当前"统计模型、常加速度模型和常速度模型交互作用构成。文中详细描述了自适应IMM算法的实现步骤,并应用于发电机功角跟踪预测过程中,通过仿真结果验证了所提算法的实用性。 相似文献
7.
基于相量测量与能量分析的在线失稳预警 总被引:7,自引:4,他引:3
在全网主要厂站设置相量测量单元,以及中调与各主要厂站间的高速通信可往返的环境下,运用实测、预测事故时轨线与能量分析相结合的方法可使在线暂态稳定分析实现超实时计算,以便有足够的“可用反应时间”用于失稳预警或就地控制。对于事故时轨线实时测量中的发电机相角预测算法,采用“当前”统计模型的自适应跟踪算法。运用基于稳定域边界的主导不稳定平衡点方法计算临界能量及稳定裕度,以便判别失稳与否。在经典模型下对简化的华东17机60节点进行仿真,系统仿真结果表明所提算法是可行的。 相似文献
8.
9.
10.
赵庆生 《四川大学学报(工程科学版)》1982,(4)
渭河盆地的挽近构造活动,许多人从事过研究,普遍认为盆地内挽近构造活动的主要形式为强烈的块断垂直差异运动;但也有人认为盆地内存在第四纪旋转大断裂。在已有成果的基础上,本文初步分析了由临潼半环状构造及其西侧的户县涡轮状构造和东侧的固市涡轮状构造组成的活动旋卷构造群;初步讨论了与活动旋卷构造群密切相关的地震活动和地热分布。本文认为:渭河盆地挽近构造活动的主要形式为水平力推动的旋卷运动,并派生出垂直升降运动;活动旋卷构造群控制了盆地内主要地震活动和地热分布。 相似文献