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基于交点法的高精度指针式仪表自动检定系统设计
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作者 曹宇杰 杨俊杰 《自动化与仪器仪表》 2019年第1期132-135,共4页
利用机器视觉的办法对高精度指针式仪表进行自动检定,存在相机与指针所在平面和仪表平面不垂直而产生的视差的问题。针对这一问题,查表法必须要求相机和仪表表盘位置相对固定,但不同仪表的表壳尺寸总有差异,查表法无法消除因仪表尺寸差... 利用机器视觉的办法对高精度指针式仪表进行自动检定,存在相机与指针所在平面和仪表平面不垂直而产生的视差的问题。针对这一问题,查表法必须要求相机和仪表表盘位置相对固定,但不同仪表的表壳尺寸总有差异,查表法无法消除因仪表尺寸差异所带来的误差而造成的读数不准确;模板匹配结合查表法准确度又有所下降。本文提出一种"交点法"实现相机和仪表指针旋转中心对准。实验表明,采用的方法显著提高读数的准确性。 展开更多
关键词 指针仪表 自动检定 交点法 查表法
基于Faster R-CNN和模糊PID的巡检机器人云台控制研究
2
作者 彭盖伦 彭道刚 +1 位作者 张浩 夏飞 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第3期61-65,共5页
云台系统作为智能巡检机器人的视觉载体,承载着巡检机器人的核心功能,基于预置位的传统云台运作模式电厂复杂环境下显得乏力.针对复杂环境下云台预置位少、反应慢等问题,提出了一种基于Faster R-CNN和模糊PID的云台控制策略,利用Faster ... 云台系统作为智能巡检机器人的视觉载体,承载着巡检机器人的核心功能,基于预置位的传统云台运作模式电厂复杂环境下显得乏力.针对复杂环境下云台预置位少、反应慢等问题,提出了一种基于Faster R-CNN和模糊PID的云台控制策略,利用Faster R-CNN检测并识别云台输送图像中的目标,根据目标与图片的位置关系判断云台运动方向,计算中心坐标的误差并送入模糊PID控制器进行参数调节来达到控制云台的目的.实验结果表明,利用Faster R-CNN进行目标检测识别可达到90.8%的准确率并且运行在毫秒级,模糊控制使云台能够快速反应并平稳运行,应用效果良好. 展开更多
关键词 巡检机器人 云台控制 FASTER R-CNN 模糊PID
基于灰色预测模型的中央空调温湿度系统控制策略
3
作者 李杰 张军 +1 位作者 衡润来 苏永琢 《仪表技术》 2019年第2期39-43,共5页
针对中央空调温湿度系统混杂特性,采用切换控制思想对温湿度系统进行建模和预测控制,将温湿度预测控制问题描述为混合整数二次规划问题;采用灰色预测方法对系统中可测不可控的扰动输入进行预测。分析了温湿度切换系统有限时间内的稳定... 针对中央空调温湿度系统混杂特性,采用切换控制思想对温湿度系统进行建模和预测控制,将温湿度预测控制问题描述为混合整数二次规划问题;采用灰色预测方法对系统中可测不可控的扰动输入进行预测。分析了温湿度切换系统有限时间内的稳定特性并结合温湿度幅值约束条件,得到各类设备的最优切换序列。最后进行了仿真研究和统计学分析,结果表明该建模方法和控制策略有效。 展开更多
关键词 切换控制 灰色预测 混合整数二次规划 有限时间稳定
核电站稳压器压力非自衡系统的预测控制
4
作者 钱虹 苑源 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期87-92,共6页
针对稳压器压力具有大惯性、多干扰、复杂非线性、难以获得精确数学模型的特点,以及稳压器压力开环不稳定的动态特性,本文采用非自衡系统的模型自衡化进行动态矩阵预测控制器设计,获得控制信号输出以解决该非自衡系统预测控制的工程实... 针对稳压器压力具有大惯性、多干扰、复杂非线性、难以获得精确数学模型的特点,以及稳压器压力开环不稳定的动态特性,本文采用非自衡系统的模型自衡化进行动态矩阵预测控制器设计,获得控制信号输出以解决该非自衡系统预测控制的工程实现问题,并以MATLAB/Simulink为仿真平台搭建控制系统。仿真对比和扰动测试表明,该控制系统具有良好的控制性能和抗扰能力,同时为动态矩阵控制算法适用于非自衡系统提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 稳压器压力 动态矩阵控制 自衡化模型 控制信号
嵌入式全钒氧化还原液流电池管理系统 预览
5
作者 张行 包伟华 李辉 《电源技术》 CAS 北大核心 2019年第1期147-150,153共5页
基于STM32F103VC开发了全钒氧化还原液流电池(VRB)管理系统,该电池管理系统能实现VRB运行参数和管路运行状态的不间断采集,并存储数据。利用开路电压法估算荷电状态(SOC),上位机能监控VRB运行状况,依据液流电池工作特性控制VRB的活化、... 基于STM32F103VC开发了全钒氧化还原液流电池(VRB)管理系统,该电池管理系统能实现VRB运行参数和管路运行状态的不间断采集,并存储数据。利用开路电压法估算荷电状态(SOC),上位机能监控VRB运行状况,依据液流电池工作特性控制VRB的活化、共混,并对故障进行处理。该系统能够提高VRB运行可靠性,延长VRB使用寿命。 展开更多
关键词 全钒氧化还原液流电池 STM32F103VC SOC 电池管理系统
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基于改进型灰色预测的核电站汽轮机趋势预测 预览
6
作者 魏莹晨 钱虹 +1 位作者 张栋良 王志强 《自动化仪表》 CAS 2019年第6期36-41,共6页
核电站的汽轮机机械故障大多数是由微小故障逐步发展造成的,所以有必要对核电站汽轮机设备状态的演变趋势进行预测。基于GM(1,1)模型,提出一种基于时间序列的滚动改进型灰色预测算法,并利用该算法对汽轮机振幅持伪征参数趋势进行预测研... 核电站的汽轮机机械故障大多数是由微小故障逐步发展造成的,所以有必要对核电站汽轮机设备状态的演变趋势进行预测。基于GM(1,1)模型,提出一种基于时间序列的滚动改进型灰色预测算法,并利用该算法对汽轮机振幅持伪征参数趋势进行预测研究。预测结果表明,所研究的预测方法能够对核电站汽轮机设备的运行状态进行较为准确的演变趋势预测,且预测结果可以为核电站汽轮机的故障预警以及设备失效预警提供可靠的依据。该研究不仅提高了核电站运行的安全性,而且可为汽轮机状态运维和状态检修提供参考依据,具有广阔的应用前景和较高的实用性。 展开更多
关键词 核电站 汽轮机 趋势预测 时间序列滚动 改进型灰色预测方法 故障预警
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基于分步遗传算法的压力变送器排产优化 预览
7
作者 赵婧 包伟华 《应用技术学报》 2019年第1期65-71,共7页
以某厂压力变送器的生产为应用研究背景,分析生产工序瓶颈,提出并实现了可优化变送器生产调度问题的分步分层遗传算法。首先构建了车间生产的数学模型,并根据传感器部件的量程分类分别进行种群初始化,然后采用哈希除去余数法进行插入整... 以某厂压力变送器的生产为应用研究背景,分析生产工序瓶颈,提出并实现了可优化变送器生产调度问题的分步分层遗传算法。首先构建了车间生产的数学模型,并根据传感器部件的量程分类分别进行种群初始化,然后采用哈希除去余数法进行插入整合,再基于工序和订单数量的标识编码方式进行分层分步遗传算法优化。仿真分析证明该算法不但降低了开放式车间的排产复杂度,而且相对于原先基于整体订单先交货先生产的排产策略,减少生产时间,提高了生产效率。 展开更多
关键词 哈希除去余数法 标识编码 分步遗传算法 生产时间
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视觉SLAM中图像特征提取算法研究 预览
8
作者 周梦妮 张国伟 卢秋红 《电子测试》 2019年第6期42-43,78共3页
本文介绍了机器人同时定位与地图构建算法(SLAM,simultaneous Localization and Mapping)中的图像特征提取算法,并进行ORB 算法仿真。
关键词 同时定位与地图创建 图像特征提取 ORB算法
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针对过热汽温控制的自适应预测控制器设计
9
作者 钱虹 冯裕卿 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1002-1009,共8页
针对火电厂过热蒸汽温度控制这种具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性等特性的被控对象,设计针对火电厂过热蒸汽温度控制的自适应模型预测控制器,通过对不同模型的在线辨识和控制表明,采用自适应模型预测控制器对过热蒸汽温度进行调节... 针对火电厂过热蒸汽温度控制这种具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性等特性的被控对象,设计针对火电厂过热蒸汽温度控制的自适应模型预测控制器,通过对不同模型的在线辨识和控制表明,采用自适应模型预测控制器对过热蒸汽温度进行调节,效果较普通模型预测控制器相比,调节时间大幅缩短,超调量得到了减小或消除,动态性能有了较大的改善。结果表明,该自适应模型预测控制器实施手段简便,可在电厂推广使用,也可应用到解决同类问题中去,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 火电厂 过热汽温 在线辨识 自适应预测控制 控制器设计仿真
基于PSO-SVR的排汽比焓软测量建模研究
10
作者 李丹阳 顾立群 +1 位作者 苏烨 彭道刚 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期60-67,共8页
为更好地对汽轮机排汽比焓进行测量,将粒子群优化算法引入支持向量回归SVR模型中,构建与之相匹配的排汽比焓软测量预测模型。根据实例校验方法对该模型展开校验,采用汽轮机15种参数作为输入参数,排汽比焓作为输出参数。对某300 MW机组和... 为更好地对汽轮机排汽比焓进行测量,将粒子群优化算法引入支持向量回归SVR模型中,构建与之相匹配的排汽比焓软测量预测模型。根据实例校验方法对该模型展开校验,采用汽轮机15种参数作为输入参数,排汽比焓作为输出参数。对某300 MW机组和200 MW机组数据进行仿真,并将该模型与标准SVR模型和双隐层RBF过程神经网络模型预测结果进行对比,对于300 MW机组,该模型的预测平均相对误差为0.101%,均方根误差为0.110%;对于200 MW机组,该模型的预测平均相对误差为0.057%,均方根误差为0.062%;与其他两种模型相比,PSO-SVR模型的预测平均相对误差和均方根误差均最小。实例证明PSO-SVR的排汽比焓软测量预测模型在精确度以及泛化能力等方面呈现出一定的优势,具有较好的预测能力。 展开更多
关键词 汽轮机排汽比焓 软测量 粒子群优化 支持向量回归 预测模型
基于虚拟技术的电厂操作培训系统研究与应用 预览
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作者 高炜 董海玲 +1 位作者 孙海彦 茅大钧 《上海电力学院学报》 CAS 2019年第3期242-246,260共6页
1000MW超超临界发电机组的投运,对电厂实际操作人员的专业技能提出了更高的要求。目前普遍采用机组DCS仿真机系统对电厂运行人员进行操作培训,但运行人员模拟现场设备巡检方面的培训仍缺乏合适的手段。对虚拟技术进行了深入的分析和研究... 1000MW超超临界发电机组的投运,对电厂实际操作人员的专业技能提出了更高的要求。目前普遍采用机组DCS仿真机系统对电厂运行人员进行操作培训,但运行人员模拟现场设备巡检方面的培训仍缺乏合适的手段。对虚拟技术进行了深入的分析和研究,建立了虚拟场景模型,并对场景仿真实验数据进行分析,介绍了虚拟培训系统的总体架构,开发了一套基于虚拟技术的电厂操作培训系统。应用情况表明,该系统可以使电厂相关培训更加灵活、方便,取得了较好的培训效果。 展开更多
关键词 超超临界发电机组 虚拟技术 场景模型 碰撞检测 培训系统
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基于改进模糊支持向量机的汽轮机热耗率预测模型 预览 被引量:1
12
作者 黄昕宇 张栋良 李帅位 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第3期22-27,共6页
针对现有方法难以准确预测具有复杂非线性特征的汽轮机热耗率问题,本文提出一种改进模糊支持向量机(FSVM)的汽轮机热耗率预测模型。首先采用间隔统计算法计算热耗率数据最佳聚类个数,防止出现聚类数目的不确定性,然后利用模糊C均值聚类(... 针对现有方法难以准确预测具有复杂非线性特征的汽轮机热耗率问题,本文提出一种改进模糊支持向量机(FSVM)的汽轮机热耗率预测模型。首先采用间隔统计算法计算热耗率数据最佳聚类个数,防止出现聚类数目的不确定性,然后利用模糊C均值聚类(KFCM)算法将热耗率数据划分,生成聚类子样本,将聚类子样本代入经粒子群算法优化的FSVM中,建立基于FSVM 的汽轮机热耗率预测模型。将现场采集的某超超临界660MW机组汽轮机热耗率数据输入模型进行预测,并与传统支持向量机的预测结果进行比较。结果表明,改进的FSVM 方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 汽轮机 热耗率 聚类算法 模糊支持向量机 预测模型 间隔统计
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基于变分模态分解和改进模糊支持向量机的汽轮机故障诊断方法 预览
13
作者 张栋良 黄昕宇 李帅位 《济南大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期142-149,共8页
针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造... 针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造特征向量;通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法计算出不同特征向量的模糊隶属度值,并将其引入支持向量机(SVM)中形成FSVM故障诊断识别模型,同时采用粒子群算法(PSO)优化FSVM中的参数;通过本特利RK4型转子试验台模拟汽轮机故障,将得到的数据输入诊断模型中进行实验。结果表明,在保证诊断模型性能的前提下,与传统SVM相比,基于VMD和改进的FSVM方法可以有效提高汽轮机故障诊断的准确率,而且诊断时间更短。 展开更多
关键词 变分模态分解 模糊支持向量机 故障诊断
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优选小波包和AdaBoost-SVM的柔性直流输电变流器故障诊断 预览
14
作者 郑小霞 彭鹏 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期42-49,共8页
变流器作为输电系统中的核心部件极易发生故障。为了提高其故障诊断精度,提出一种优选小波包的故障特征提取和鸟群算法优化的AdaBoost-SVM相结合的故障诊断方法。首先,采用正常特征和故障特征之间的夹角余弦来选择小波基;再利用Parseva... 变流器作为输电系统中的核心部件极易发生故障。为了提高其故障诊断精度,提出一种优选小波包的故障特征提取和鸟群算法优化的AdaBoost-SVM相结合的故障诊断方法。首先,采用正常特征和故障特征之间的夹角余弦来选择小波基;再利用Parseval恒等式计算小波包变换后各频带的能量,以突出故障信号在尺度上复杂的细节特征;最后采用鸟群算法优化AdaBoost-SVM来实现变流器的故障诊断。仿真结果显示,该方法可对变流器开路故障进行有效诊断;相比于传统的SVM算法,该方法噪声鲁棒性强而且在不同比例训练样本下的诊断精度都要高。 展开更多
关键词 变流器 小波包变换 支持向量机 ADABOOST算法 故障诊断
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基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估研究
15
作者 彭道刚 陈跃伟 +1 位作者 范俊辉 钱玉良 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期150-157,共8页
针对变压器状态单一评价方法存在的不足和影响变压器性能的状态量错综复杂的特征,建立基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估模型。对变压器部件、状态量进行层次结构划分,借鉴专家经验并以层次分析法求得各部件、状态量的主观权重;... 针对变压器状态单一评价方法存在的不足和影响变压器性能的状态量错综复杂的特征,建立基于层次分析法和粗糙集的变压器状态评估模型。对变压器部件、状态量进行层次结构划分,借鉴专家经验并以层次分析法求得各部件、状态量的主观权重;结合变压器测试数据,运用粗糙集理论分析出各部件、状态量的客观权重;将主、客观权重进行优化组合,以反映各部件、状态量在变压器综合状态评估的权值。运用该模型对两台不同类型变压器的检修数据进行分析并得出变压器状态评价结果,将该结果与实际变压器检修状况对比,结果表明,此模型具有全面准确地评价变压器状态的能力。 展开更多
关键词 层次分析法 粗糙集 变压器状态评价 主、客观权重 权值优化组合
谱聚类分析下粒子群算法优化BP神经网络的风电场功率预测 预览
16
作者 张伟 茅大钧(指导) 《上海电机学院学报》 2019年第2期93-99,共7页
以提高风电场输出功率的预测精度为目的,引入一种新的研究方法。该方法首先将复杂风场情况进行谱聚类分析,结合粒子群算法对传统BP模型权值阈值优化后,进而对风电功率预测问题进行讨论。最后以江苏某风电场6~8月份的实测数据为样本进行... 以提高风电场输出功率的预测精度为目的,引入一种新的研究方法。该方法首先将复杂风场情况进行谱聚类分析,结合粒子群算法对传统BP模型权值阈值优化后,进而对风电功率预测问题进行讨论。最后以江苏某风电场6~8月份的实测数据为样本进行仿真。结果表明:与传统方法比较,谱聚类分析下粒子群算法改进BP算法的均方根误差指标可以降低4.99%左右,本文方法能更准确地预测风电场的输出功率,并具有良好的跟踪性与可靠性。 展开更多
关键词 谱聚类分析 粒子群算法 BP网络 风功率预测
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一种结合CNN和GRU网络的超短期风电预测模型 预览
17
作者 薛阳 王琳 +2 位作者 王舒 张亚飞 张宁 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第3期456-462,共7页
在大型电网和小型微电网中,风力发电预测对电力系统安全和经济运行发挥着至关重要的作用。针对传统建模中风电功率时变特性的局限,进一步探索风电时间序列波动特征的潜在信息,文章提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networ... 在大型电网和小型微电网中,风力发电预测对电力系统安全和经济运行发挥着至关重要的作用。针对传统建模中风电功率时变特性的局限,进一步探索风电时间序列波动特征的潜在信息,文章提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的超短期风电预测模型。首先,该模型利用NWP气象数据为输入并将其归一化处理;然后,采用结合CNN和GRU网络对多变量时间序列进行动态时间建模,引入CNN来压缩GRU隐藏状态以减少计算模型的输出,克服训练过程中的梯度爆炸和消失问题;最后,根据风速和风力发电功率特性实现风电预测。通过实验仿真结果可知,与目前已投入运行的基于ANN的风电预测系统和近年来新兴的LSTM深度学习算法相比,该方法具有更高的预测精度,具有一定的工程价值。 展开更多
关键词 风力发电 超短期风功率预测 CNN GRU
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基于小波包和并行隐马尔科夫的风力机易损部件健康状态评价
18
作者 郑小霞 李美娜 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期370-379,共10页
考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号具有动态和非平稳特性,提出一种基于小波包分解和并行隐马尔科夫(parallel continuous hidden Markov model,PCHMM)的易损部件健康状态评价方法。该方法对采集的振动信号进... 考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号具有动态和非平稳特性,提出一种基于小波包分解和并行隐马尔科夫(parallel continuous hidden Markov model,PCHMM)的易损部件健康状态评价方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,根据信号的采样频率和部件的故障特征频率选取小波包分解层数,提取各节点能量与总能量之比作为健康状态评价的特征向量,并应用并行隐马尔科夫模型建立易损部件的健康状态评价模型,为合理确定评价并行模型中各组成部分的权重,引入信息熵计算各部分权重,以模型输出的对数似然概率值作为状态评价指标。将模型用于轴承退化实验数据和现场数据的研究表明评价模型很好地反映了轴承的运行状态,评价指标在故障早期有很明显的变化,有利于及时发现易损部件的故障,降低维修成本。 展开更多
关键词 小波包 隐马尔科夫模型 风电机组 易损部件 状态评价
太阳能无人机群基于通信决策的节能连接控制 预览
19
作者 薛阳 王舒 +2 位作者 张亚飞 王琳 俞志程 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1653-1661,共9页
太阳能无人机的展弦比随着续航要求的提高而不断增大,而拥有大展弦比的无人机不利于快速部署,针对该问题提出了一种太阳能无人机群基于通信决策的节能连接控制策略,并给出了确定最优连接顺序的方法,达到将多架中小型太阳能无人机进行连... 太阳能无人机的展弦比随着续航要求的提高而不断增大,而拥有大展弦比的无人机不利于快速部署,针对该问题提出了一种太阳能无人机群基于通信决策的节能连接控制策略,并给出了确定最优连接顺序的方法,达到将多架中小型太阳能无人机进行连接,组成更节能的大展弦比无人机的目的.首先,利用扩展卡尔曼滤波对无人机的状态进行估算.其次,通过信息熵评估态势对无人机的飞行轨迹和航速进行调整.最后,通过仿真演示了虚拟无人机的实时连接过程.研究结果证明了按最优连接顺序将无人机连接后可以显著降低编队整体的最终能量消耗,而基于态势感知的通信策略能够有效降低通信频次,优化编队的连接控制. 展开更多
关键词 太阳能无人机 编队控制 节能 连接 扩展卡尔曼滤波 通信决策
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微网中一种新型准Z源三电平逆变器拓扑 预览
20
作者 黄昕宇 张栋良 《电测与仪表》 北大核心 2019年第11期145-152,共8页
针对传统Z源拓扑存在升压能力有限,电容电压应力较大以及电感启动电流过高等问题,提出一种新型准Z源逆变器拓扑。相比较传统Z源网络的两个电感与电容,新拓扑上下结构对称,由四个电感、四个电容以及两个导通二极管构成;同时,新拓扑可以... 针对传统Z源拓扑存在升压能力有限,电容电压应力较大以及电感启动电流过高等问题,提出一种新型准Z源逆变器拓扑。相比较传统Z源网络的两个电感与电容,新拓扑上下结构对称,由四个电感、四个电容以及两个导通二极管构成;同时,新拓扑可以保证逆变器直流侧升压能力不变,且能够有效抑制电感启动电流和降低电容电压。最后,基于MATLAB仿真和DSP实验平台验证了新拓扑的有效性。 展开更多
关键词 新型准Z源 三电平逆变器 升压能力 电感启动电流 电容电压
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