您的位置: 专家智库 > >

湖北省自然科学基金(2010CDB02503)

作品数:3 被引量:31H指数:2
相关作者:王淑青徐击水张子蓬曾仕琦吴珊更多>>
相关机构:湖北工业大学武汉大学华中科技大学更多>>
发文基金:湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理一般工业技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 2篇网络
  • 2篇绝缘
  • 2篇绝缘子
  • 1篇电机
  • 1篇动态神经
  • 1篇预测控制
  • 1篇闪络
  • 1篇闪络电压
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水电
  • 1篇水电机组
  • 1篇嵌入式
  • 1篇嵌入式系统
  • 1篇组态
  • 1篇组态软件
  • 1篇网络模型
  • 1篇污秽
  • 1篇绝缘子污秽
  • 1篇机械强度

机构

  • 3篇湖北工业大学
  • 2篇武汉大学
  • 1篇华中科技大学
  • 1篇武汉长江工商...
  • 1篇中电投珠海横...

作者

  • 2篇王淑青
  • 2篇张子蓬
  • 2篇徐击水
  • 1篇袁晓辉
  • 1篇潘健
  • 1篇曾仕琦
  • 1篇吴珊

传媒

  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇水电能源科学
  • 1篇电网与清洁能...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于NNARX的动态神经网络模型的水电机组预测控制被引量:4
2014年
针对水轮机调节系统的高阶、非线性及非最小相位的特点,设计了基于非线性自回归动态神经网络(NNARX)的水电机组预测控制系统。为了更好地得到过程参数及对象模型,先利用NNARX神经网络对水电机组整体进行辨识,再利用此网络对水电机组进行预测控制,并给出了模型算法及处理过程。由于NNARX动态网络误差曲面比较复杂,利用L-M算法对其进行训练。仿真结果表明,基于NNARX的动态神经网络模型具有很好的收敛性,辨识精度高,预测控制效果良好。
王淑青曾仕琦吴珊潘健庄续奎袁晓辉
关键词:神经网络水电机组预测控制
基于GNBR算法的BP网络对绝缘子运行状态预测研究被引量:27
2013年
电力系统输电线路绝缘子运行中受到空气环境的污染,绝缘子表面污秽主要有大气中的盐密和灰密成分,不同地区不同环境下盐密和灰密对对绝缘子闪络电压影响具有非线性关系,为了较好辨识此非线性关系,运用基于GNBR算法的BP神经网络诊断该非线性关系,BP网络中采用GNBR算法,使网络具有很好的收敛性和很高的辨识精度,解决了BP网络局部最优、训练速度慢和辨识精度低的问题。实验结果表明设计的基于GNBR算法的BP神经网络能够很好地辨识绝缘子污秽对闪络电压的影响关系。
徐击水张子蓬王淑青曾仕琦
关键词:绝缘子污秽闪络电压BP网络
绝缘子机械强度检测系统设计与研究
2013年
绝缘子机械性能检测中,传统的检测方法是通过挂砝码的形式来检测绝缘子的拉力,其测量精度低且操作复杂。针对这一问题设计出了一套自动化程度高的绝缘子机械强度检测系统。该系统分为上位机和下位机两部分,下位机以嵌入式ARM微处理器为核心,运算处理速度快。上位机系统软件开发利用组态软件,界面仿真形象,操作方便。为了消除检测中环境因素的影响,试验中环境温度调节采用模糊控制算法进行控制,提高了控制速度和控制质量。设计系统已投入使用,运行效果良好。
徐击水张子蓬
关键词:绝缘子机械强度组态软件嵌入式系统
共1页<1>
聚类工具0