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1.
本文以波形松弛(WR)法为基本方法,实现了一个新的大规模MOS数字集成电路时域瞬态模拟程序WRMT。同时,给出了新的部分波形收敛算法和潜等算法,加速了波形的收敛速度。初步的计算已表明,WRMT的模拟速度至少可以比标准电路分析程序SPICE2[1]快5倍以上。 相似文献
2.
新松弛法用于非理想物系精馏计算 总被引：1，自引：0，他引：1
<正> 一般认为松弛法具有算法简单,收敛稳定性好,但收敛速度极慢的优缺点。石川、平田等人提出的修正的松弛法,虽在一定程度上可加快收敛速度,但计算速度仍过慢,尤其当接近收敛解时,收敛速度更慢。我们曾试用了修正松弛法和三对角线矩阵法结合的计算程序,例如开始四次迭代用修正的松弛法,而后再用一次矩阵法,这样以4:1的比例交替进行,加快了收敛速度,仍保持了松弛法较好的稳定性。但松弛系数 相似文献
3.
将小波包分析、模糊理论和神经网络有机结合在一起,提出了一种基于小波包特征提取和模糊规则的模拟电路故障诊断的神经网络算法.计算和仿真实验结果表明,该方法可以减少网络的训练规模,加快网络的收敛速度,能够为模拟电路故障诊断提供一种新的有效的方法. 相似文献
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将小波包分析、模糊理论和神经网络有机结合在一起,提出了一种基于小波包特征提取和模糊规则的模拟电路故障诊断的神经网络算法。计算和仿真实验结果表明,该方法可以减少网络的训练规模,加快网络的收敛速度,能够为模拟电路故障诊断提供一种新的有效的方法。 相似文献
5.
针对一种有色噪声干扰系统,把标量新息扩展为向量新息（即多新息）,将最小二乘算法、随机梯度算法分别和辅助模型方法结合,提出了基于辅助模型的多新息最小二乘算法和基于辅助模型的多新息随机梯度算法。与传统最小二乘算法和随机梯度算法相比,所提出的算法可有效提高收敛速度和辨识精度,其中基于辅助模型的多新息随机梯度算法比基于辅助模型的多新息最小二乘算法计算量少、收敛速度快。仿真例子验证了算法的有效性。 相似文献
6.
多分裂波形松弛方法是一种可以在并行计算机上使用并且加快迭代收敛速度的加速技术.作者在文中提出了用多分裂波形松弛方法来解决线性积分微分代数方程的初值问题,基于线性算子谱理论,给出了多分裂波形松弛方法收敛的充分性条件,并通过电路模拟数值计算实例进一步说明了多分裂波形松弛方法在求解线性积分微分代数方程的初值问题时的显著加速效果. 相似文献
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一种基于网络数学分割的分解协调潮流并行算法 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了PC机群计算环境下的电力系统潮流计算模型,结合基于节点分割的网络分块方法和PC机群环境的特性,提出了一种基于网络数学分割的电力系统潮流分解协调算法,将大规模互联电力系统分解成若干子网络,通过分配于各个PC机的各个子网络之间的分解协调计算,获取加速比。利用该算法对IEEE标准系统进行了潮流计算测试,结果表明,该算法具有较高的加速度和计算精度,适合在网络计算环境中实现。 相似文献
8.
针对链式RC电路,提出了一种快速有效的模型来估计RC电路上每一时刻各个节点的输出响应．利用电路原理建立链式RC电路各个节点间的输入输出关系,然后通过一种矩阵变换的方法,计算出链式RC电路输出响应的解析式．实验结果表明:通过该方法得到的时幅响应准确度达到10-9,与波形松弛法多次迭代的准确度相当,但其运算复杂度低于波形松弛法的运算复杂度,其传播时延的误差远低于Elmore模型及其改进模型的传播时延误差． 相似文献
9.
高比例分布式电源接入配电网易导致电压波动甚至越限,同时增加系统网络损耗。为增大配电网安全裕度,提高供电可靠性,提出基于灵敏度聚类的含DG配电网电压分区控制方法。利用潮流分析得到雅可比矩阵,计算各节点电压对DG出力的灵敏度,得到DG无功电压控制空间矩阵,采用K-means算法聚类,实现DG自适应分区,以灵敏度和分区结果作为调节DG和无功设备出力的依据。所提方法能针对系统电压薄弱点进行定向补偿,实现分布式电源的分区调节。最后采用IEEE 33节点系统作为算例,结果表明该电压控制方法能有效提升系统电压水平,提高电能质量。 相似文献
10.
类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法 总被引：7，自引：0，他引：7
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图. 相似文献