谭海龙
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
- 供职机构：浙江大学信息科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金浙江省公益性技术应用研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MFAC-PID的核电站蒸汽发生器水位控制被引量：3
- 2015年
- 核电站蒸汽发生器水位的控制性能不好是引发机组非计划停堆的主要原因。尤其在低功率平台下,蒸汽发生器水位的"缩涨效应"明显,并且给水流量和蒸汽流量的测量误差较大,利用传统的控制方案来控制水位的稳定比较困难。对此,本文提出了一种无模型自适应(MFAC)控制策略,即外环采用MFAC控制,内环采用PID控制。仿真结果表明,与传统蒸汽发生器的PID串级控制相比,本文提出的控制方法具有更好的稳定性,同时,抗干扰性和鲁棒性也优于现行的PID串级控制。此外,MFAC的设计过程和结构简单,便于工程应用。
- 钱明辉谭海龙金鑫梁军
- 关键词：蒸汽发生器水位控制无模型自适应控制核电站
- 基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类
- 2015年
- 为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.
- 谭海龙刘康玲金鑫石向荣梁军
- 关键词：特征提取小波系数树结构
- 基于极限学习机的分类算法及在故障识别中的应用被引量：22
- 2016年
- 利用极限学习机(ELM)分类器的结构特点重新设计面向多分类任务的ELM分类器,提出基于ELM的优化分类算法One-Class-PCA-ELM.该算法的实现过程如下:对故障数据进行主元分析(PCA)处理,降低数据维数,去除噪声与冗余信息;将训练数据集按类分割,建立各类对应的单分类模型,整合得到One-Class-PCA-ELM分类模型;将待分类数据输入One-Class-PCA-ELM分类模型,得到待分类数据的类标号,完成分类.仿真实验结果表明,该算法保持了极限学习机极快的训练速度,具有较高的分类准确率及较理想的分类稳定性.
- 裘日辉刘康玲谭海龙梁军
- 关键词：故障识别
