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电力系统中负荷识别需要进行特征选择,而常见的人工方式特征选取比较困难。为解决负荷特征选择困难的问题,采用一种基于堆栈降噪自编码网络(SDAE)的电力负荷识别方法,能有效选取现场真实负荷波形的特征并加以识别,该方法是由一层后向传播的神经网络和多层降噪自编码器(DAE)构成。首先向数据信号中掺杂一定比例的噪声进行“破坏”,然后采用“破坏”后的信号重构原始信号,进而得到数据信号的波形特征,最后采用BP神经网络对整个数据处理网络进行有效监督和微调。经过现场实时采集的电力负荷波形数据验证,相较于BP神经网络算法,该方法的识别效果更佳。实验结果显示,采用SDAE方法在8类电力负荷的识别中辨析识别率超过96%。 相似文献
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针对在空间大型挠性体表面布置压电驱动器控制挠性振动时,存在驱动力不足、驱动器安装困难等问题,提出一种在空间挠性体根部安装Stewart平台来控制挠性振动的方法。同时考虑Stewart平台动力学模型和空间挠性体动力学模型的不确定性,建立以Stewart平台跟踪误差和挠性体模态位移为状态量的复合动力学模型。利用LQR(linear quadratic regulator)控制方法设计复合动力学模型的控制律,获得Stewart平台的期望位姿,然后设计Stewart平台运动的滑模控制器,以跟踪期望位姿,实现对挠性体的振动控制。对大型挠性太阳阵进行复合控制仿真研究。结果表明,所采用的基于Stewart平台的空间挠性体振动复合控制方法能够有效抑制太阳阵的挠性振动。 相似文献
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在通道内布置扰流横肋是一种常见的对流换热强化手段,而扰流横肋的形状对换热及阻力特性有很大影响。本文以综合换热性能最佳为目标,采用共轭梯度法对矩形通道内扰流横肋的最佳形状进行了反演优化,着重对比分析了采用3种不同对流换热综合评价指标作为优化目标时的最优形状,同时讨论了通道内横肋排布方式和数目对优化结果的影响。研究结果表明:在横肋的肋基面积给定的情况下,随着优化目标中阻力特性权重的增大,最优横肋形状的尖角逐渐平缓甚至消失;底部顺列布置的综合换热性能优于叉排布置;在通道内布置3个横肋能够取得最佳的强化换热效果。 相似文献
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在Re=4800~10200范围内,实验研究了矩形通道内圆管侧后方两排三角小翼V形阵列布置的强化换热特性,比较了三角小翼V形阵列布置和单排大三角小翼布置的换热差异,研究了攻角、翼高和排列间距对换热的影响。结果表明:三角小翼V形阵列的Nu数比单排大三角小翼平均增加4.9%,且随着阵列中翼片前后排间距的增加,换热呈增强趋势。对于三角小翼V形阵列和单排大三角小翼,随着小翼攻角的增加,通道换热先增加后减小,最佳攻角均为α=60°,随着小翼翼高的增加,通道换热单调增加。实验数据拟合得到了V形三角小翼阵列和单排大三角小翼的Nu数无量纲关联式,为管翅式换热器中三角小翼的布置提供了依据和参考。 相似文献
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