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巨型浮吊船电力系统动态响应的联想记忆识别 总被引:1,自引:0,他引:1
巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具有按信息内容检索的功能,可以模仿人脑进行联想,处理缺损和不确定的信息,具有容错功能。根据联想记忆原理,运用Hopfield网络结构,对Hebb学习规则进行了改进,构建了自联想离散Hopfield网络。该网络通过对动态响应标准样本进行学习,得到了稳定模式,在受干扰污染、信息缺损的巨型浮吊船电力系统动态响应的识别中表现出了良好的滤除干扰的能力。 相似文献
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对集装箱起重设备中小车定位及负载摇晃问题进行了研究。通过拉格朗日分析法,建立了小车负载的动态模型,提出了采用2段加速及叠加防摇速度分量驱动小车从而抑制负载摆动的方法,并在Simulink环境中对以上分析进行了仿真验证。在此基础上,实际开发了1套防摇控制系统并进行PLC编程,实现了小车手动和自动防摇运行功能。该系统已成功应用于集装箱场桥和岸边集装箱装卸桥,应用结果表明系统具有良好的定位性能和防摇效果。 相似文献
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