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电力系统是典型的非线性系统,当电力系统遭受周期性负荷扰动时,只要周期性负荷的幅值满足一定条件,就可能诱发混沌振荡.电力系统中的混沌振荡可能导致电压崩溃,严重危害系统的稳定与运行安全.鉴于此,针对四阶电力系统,基于有限时间稳定原理,设计一种反馈控制器,对系统发生的混沌进行控制.数值仿真分析表明,所设计的控制器能够有效地对电力系统发生的混沌进行控制,并且对外在干扰和系统参数具有很强的鲁棒性,当减小所设计的控制律中的指数参数,或者增大其余任意控制律参数时,系统恢复到目标平衡态所需的时间都将减少. 相似文献
4.
当风速高于额定风速时,风电机组需要进行变桨距控制,调节桨叶桨距角使输出功率稳定在额定功率附近。风速受风切效应和塔影效应的影响,在风轮旋转平面内的风速分布不均匀,因此统一变桨距控制得不到较好的控制效果。风力发电系统具有强非线性、时变不确定性等特点,模糊PID控制完成变桨距控制虽然可以很好地解决非线性问题,但模糊PID控制只着重模糊性,没有考虑到风速变化会带来的随机误差。在分析了风切效应、塔影效应对风速的影响和风电机组各参数之间的关系的基础上,提出基于云模型的独立变桨距控制系统。运用Matlab仿真软件和RT_LAB仿真实验平台对控制系统进行仿真,仿真结果表明输出功率恒定在额定功率附近,且超调小,稳定性强,取得较为理想的控制效果。 相似文献
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从高炉煤气生产的实际工况出发,对异常数据产生的原因和特点进行分析。针对现有异常检测方法运算效率低下的问题,提出一种改进的局部异常因子检测算法。该算法首先利用五数总括法剔除掉大量的正常数据,然后再用一种相对k距离的比值表示剩余离群点的异常程度,进而判断异常数据。仿真实验表明:改进方法检测所需的时间比传统的局部异常因子方法检测所需的时间更少,且检测效果更加准确、直观。 相似文献
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为了使无人农机在复杂环境的生产过程中及时感知环境信息,避免安全事故发生,本文提出了一种PIE(Poisson Image Editing)和CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,利用红外图像及其对应的红外图像显著区域对CGAN网络进行训练;然后,将红外图像输入训练好的网络,即可得到显著区域掩膜;在对其进行形态学优化后进行基于PIE的图像融合;最后,对融合结果进行增强对比度处理。该算法可以实现快速图像融合,满足无人农机实时感知环境的需求,并且该算法保留了可见光图像的细节信息,又能突出红外图像中行人和动物等重要信息,在标准差、信息熵等客观指标上表现良好。 相似文献
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为了使无人农机在复杂环境的生产过程中及时感知环境信息,避免安全事故发生,本文提出了一种PIE(Poisson Image Editing)和CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,利用红外图像及其对应的红外图像显著区域对CGAN网络进行训练;然后,将红外图像输入训练好的网络,即可得到显著区域掩膜;在对其进行形态学优化后进行基于PIE的图像融合;最后,对融合结果进行增强对比度处理。该算法可以实现快速图像融合,满足无人农机实时感知环境的需求,并且该算法保留了可见光图像的细节信息,又能突出红外图像中行人和动物等重要信息,在标准差、信息熵等客观指标上表现良好。 相似文献
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