小样本下基于原型域增强的Meta-DAE故障诊断

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作者 马萍 梁城 +2 位作者 王聪 李新凯 张宏立 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期62-73,共12页

滚动轴承作为一种精密的机械元件,已广泛运用于现代工业机械设备中。在轴承运行时,采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义。但在实际复杂多变环境下,采集振动信号不仅面临样本量少的问题,还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响,... 滚动轴承作为一种精密的机械元件,已广泛运用于现代工业机械设备中。在轴承运行时,采用合理的方法诊断轴承的故障具有重大的意义。但在实际复杂多变环境下,采集振动信号不仅面临样本量少的问题,还受到噪声干扰、工况变换等因素的影响,导致故障诊断的准确率低。因此,针对噪声干扰和变工况下的小样本滚动轴承故障诊断问题,该文提出了一种基于原型域增强的元学习去噪模型(Meta-DAE)。首先,构造基于时频图的小样本故障样本集,引入深度卷积生成对抗网络并对数据进行预处理,生成相似分布的伪样本集;然后,将故障样本集输入Meta-DAE模型进行自适应特征提取,Meta-DAE模型采用原型域增强策略,使同类别原型点在嵌入空间中凝聚更紧密;同时,构建了具有降噪性能的编码器,设计了基于原型域增强和去噪的目标函数,通过在小样本下进行模型微调,以提高小样本下模型的噪声鲁棒性和分类准确率。噪声及变工况下小样本故障诊断实验结果表明,相比于其他模型,所提模型在-8dB强噪声干扰下,仅用10个样本微调模型,分类准确率提高了35.78~57.25个百分点,具有较强的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 小样本 故障诊断 元学习 原型域增强 去噪自编码器

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脊提取联合ACMD的变转速滚动轴承故障诊断

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作者 李燕文 马萍 +3 位作者 王聪 梁城 张浩然 张宏立 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期89-96,共8页

变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析... 变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析时变非平稳信号。ACMD需基于希尔伯特变换确定瞬时频率(Instantaneous Frequencies,IF),提取IF的准确性对最终分析结果具有较大影响。因此,在ACMD的基础上,引入脊提取理论,提出基于多时频曲线提取算法(Multiple Time-Frequency Curve Extraction,MTFCE)提取IF的多时频自适应调频模态分解(Multiple Time Frequency ACMD,MACMD)方法。首先对原始振动信号进行包络处理,并通过MTFCE提取其包络图中的IF作为预设频率输入到ACMD算法,然后对包络信号进行ACMD分解,最后根据分解得到的各个信号分量的IF和瞬时幅值(Instantaneous Amplitude,IA)信息构建高分辨率的时频表示,以实现时变非平稳信号的分析。通过分析模拟信号和实测变转速下滚动轴承故障信号可知,该方法能有效诊断时变转速下滚动轴承故障,减少噪声干扰,且具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 故障诊断 变转速 滚动轴承 脊提取 多时频自适应调频模态分解

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基于深度强化学习的离散状态转移算法求解柔性作业车间调度问题

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作者 朱家政 王聪 +2 位作者 李新凯 董颖超 张宏立 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1385-1394,共10页

柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到... 柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到FJSP需要同时对工序排序、机器分配同时进行调度安排,结合工序编码和机器编码,设计了一种能够充分表达当前调度问题的状态特征;针对工序排序、机器分配设计了多种基于关键路径的搜索操作;通过强化学习的训练,能够有效地引导智能体选择正确的搜索操作优化当前的调度序列。通过基于不同数据集的仿真实验,验证了算法各环节的有效性,同时在相同算例上以最小化最大完工时间为对比指标与现有算法进行了比较,对比结果表明了所提算法能够在多数算例上以更短的完工时间对算例完成求解,有效地求解了柔性作业车间调度问题。 展开更多

关键词 深度学习 强化学习 离散状态转移算法 近端策略优化算法 柔性作业车间调度

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基于属性强度关联性矩阵的零样本滚动轴承故障诊断

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作者 苑茹 马萍 +3 位作者 张宏立 王聪 王瑾春 李家声 《振动与冲击》 北大核心 2025年第2期302-311,共10页

针对传统有监督学习模型难以辨别滚动轴承未知类故障的问题,提出一种基于属性强度关联性矩阵的零样本滚动轴承故障诊断模型。首先,利用样本之间属性强度关系对数据库中故障样本进行细粒度描述,建立各故障样本与故障类别间的关联关系;其... 针对传统有监督学习模型难以辨别滚动轴承未知类故障的问题,提出一种基于属性强度关联性矩阵的零样本滚动轴承故障诊断模型。首先,利用样本之间属性强度关系对数据库中故障样本进行细粒度描述,建立各故障样本与故障类别间的关联关系;其次,引入自适应深度可分离残差网络提取故障属性相关的特征信息;最后,根据属性细粒度描述和特征信息,使用属性学习模块预测未知类故障的属性,通过计算其与属性矩阵的欧氏距离,实现零样本轴承故障的诊断。试验结果表明,相较于其他模型,该模型在识别未知滚动轴承故障类别方面取得了优异的性能,平均诊断准确率达到90.45%,验证了该模型的有效性与优越性,为实际生产提供了有益的应用价值。 展开更多

关键词 滚动轴承故障诊断 零样本学习 属性强度关联性矩阵 特征提取 属性学习

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前倾转变体无人机固定时间轨迹跟踪控制

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作者 窦磊 李新凯 +2 位作者 张宏立 王昊 杨加秀 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期1005-1017,共13页

针对具有时变扰动的前倾转变体无人机轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于浸入与不变(I&I)理论和固定时间收敛理论的非奇异终端滑模控制方案。融合动态尺度因子设计一种基于I&I的时变扰动观测器;构造一种分段式的固定时间非奇异终... 针对具有时变扰动的前倾转变体无人机轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于浸入与不变(I&I)理论和固定时间收敛理论的非奇异终端滑模控制方案。融合动态尺度因子设计一种基于I&I的时变扰动观测器;构造一种分段式的固定时间非奇异终端滑模面,消除滑模面的奇异性,并使系统状态在固定时间内收敛到平衡点附近小邻域内,且收敛时间的上界与系统的初始状态无关;基于Lyapunov稳定性理论证明系统的全局固定时间稳定性,并给出其收敛时间的上界。在2种实验场景下验证了所提控制方案的有效性和优越性。与传统的控制方法相比,所提控制方案使系统的收敛速度更快,抗扰动能力更好。 展开更多

关键词 变体无人机 浸入与不变 动态尺度因子 非奇异终端滑模面 固定时间收敛

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基于动态尺度观测器的多无人机立体包含控制

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作者 王昊 李新凯 +2 位作者 张宏立 杨加秀 窦磊 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期655-667,共13页

针对欠驱动多无人机包含控制中个体无人机无法获取全局信息,并受到未知外部扰动,难以快速收敛的问题,提出一种基于动态尺度观测器的欠驱动多无人机分布式固定时间控制策略。设计分布式固定时间观测器,使各无人机在大部分个体无法获取目... 针对欠驱动多无人机包含控制中个体无人机无法获取全局信息,并受到未知外部扰动,难以快速收敛的问题,提出一种基于动态尺度观测器的欠驱动多无人机分布式固定时间控制策略。设计分布式固定时间观测器,使各无人机在大部分个体无法获取目标状态条件下能快速估计出完成包含任务所需空间状态;提出一种基于浸入与不变理论的有限时间动态尺度观测器,能快速准确地估计各无人机所受外部扰动;设计非奇异分布式固定时间控制器,利用局部信息实现了欠驱动多无人机系统的快速立体包含控制。所提控制策略使系统的收敛时间上界不受初始状态影响,只取决于信息传递阵特征值和控制器参数。通过理论证明和仿真实验验证了所设计控制器的优越性。 展开更多

关键词 欠驱动多无人机系统 有限时间动态尺度观测器 浸入与不变 固定时间控制 立体包含控制

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基于伪标签深度学习的半监督滚动轴承故障诊断模型 被引量：6

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作者 宋宇航 马萍 +1 位作者 李建军 张宏立 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期102-107,184,共7页

针对实际工程应用中被标记的滚动轴承故障样本收集困难,传统诊断模型精度较低的问题,提出一种伪标签学习融合参数迁移深度学习网络的半监督滚动轴承故障诊断模型。首先将ImageNet数据集上预训练的残差网络(Residual Network,ResNet)模... 针对实际工程应用中被标记的滚动轴承故障样本收集困难,传统诊断模型精度较低的问题,提出一种伪标签学习融合参数迁移深度学习网络的半监督滚动轴承故障诊断模型。首先将ImageNet数据集上预训练的残差网络(Residual Network,ResNet)模型参数迁移至本文模型中作为初始参数,并使用不同学习率微调网络层参数以加快模型收敛速度;随后引入伪标签半监督学习,使用标签数据训练模型并对无标记数据进行预测以生成伪标签;最后使用标签数据以及伪标签数据训练参数迁移后的ResNet模型,并测试诊断效果。对两种滚动轴承故障数据进行半监督下故障诊断实验及跨域故障诊断实验。实验结果表明,在具有大量未标记样本集下,所提出模型可迁移至不同设备完成诊断,具有较强的鲁棒性,可用于处理复杂工业环境中的故障诊断问题。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 半监督学习 深度迁移学习

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一种风矢量分解和RobustSTL-TimesNet-BiGRU的复杂地形风向预测

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作者 刘洋 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期576-588,共13页

针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的... 针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的大幅度波动性,将风向与相关性强的风速利用风矢量正交分解方法转化为波动性较小的矢量风速,并利用RobustSTL将矢量风速分解为趋势项、季节项和剩余波动项。其次,将分解后的各项分别训练TimesNet网络并得到各项的初步预测结果,对各项进行求和并重构为初始预测风向。然后,为了进一步挖掘初步风向预测误差的深层特征,提高风向的预测精度,采用BiGRU对初步预测误差进行建模与训练。最后,将预测的误差与初步预测风向加和,得到最终的风向预测结果。采用实际复杂地形风电场数据进行验证分析,结果表明所提的多步风向预测混合模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 风电场 预测 误差补偿 TimesNet模型 风向

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基于图注意力网络的风力发电机齿轮箱故障诊断 被引量：2

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作者 谭启瑜 马萍 +1 位作者 张宏立 王妮妮 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期265-274,共10页

针对风力发电机齿轮箱故障振动信号的非平稳性、特征混叠和诊断正确率低等问题,提出一种基于图注意力网络(GAT)的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。首先利用原始振动信号的频谱定义节点和边,将故障信号构造为可视图;然后将可视图数据作为... 针对风力发电机齿轮箱故障振动信号的非平稳性、特征混叠和诊断正确率低等问题,提出一种基于图注意力网络(GAT)的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。首先利用原始振动信号的频谱定义节点和边,将故障信号构造为可视图;然后将可视图数据作为输入,在GAT中嵌入邻居自注意力机制使其自适应提取可视图信号的节点特征和结构特征;最后使用分类器对提取的节点特征进行分类识别。通过行星齿轮箱数据集和风力发电机齿轮箱数据集的实验,结果表明与机器学习、深度学习以及其他图神经网络相比,所提方法准确率更高,鲁棒性和抗噪性更好,可有效实现端到端的智能故障诊断。 展开更多

关键词 风力发电机 齿轮箱 故障诊断 可视图 图注意力网络

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基于迭代增强变分模态提取的滚动轴承复合故障诊断 被引量：2

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作者 张家军 马萍 +1 位作者 张海 张宏立 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期255-265,共11页

针对变分模态提取对多分量复合故障提取能力不足,且存在中心频率和平衡因子两个超参数优化等问题,提出了一种迭代增强变分模态提取(iterative enhanced variational mode extraction,IEVME)的滚动轴承复合故障诊断新方法。首先,提出引... 针对变分模态提取对多分量复合故障提取能力不足,且存在中心频率和平衡因子两个超参数优化等问题,提出了一种迭代增强变分模态提取(iterative enhanced variational mode extraction,IEVME)的滚动轴承复合故障诊断新方法。首先,提出引入中心频率趋势收敛现象优化VME的初始中心频率,使其能自适应寻找合适的初始中心频率进行提取并加入新的收敛准则对信号进行迭代提取的迭代变分模态提取方法(iterative variational mode extraction,IVME);然后,通过优化IVME的平衡因子得到多个分量信号,再利用图拉普拉斯能量指数选取最优分量进行重构;接着,为全面提取复合故障信号中的主要周期,提出了结合加强运算减去运算的增强最小噪声幅值解卷积(enhanced minimum noise amplitude deconvolution,EMNAD)方法,以降低噪声并增强相对较弱的周期信号;最后,通过融合平方包络谱实现对滚动轴承的复合故障诊断。将所提方法应用到滚动轴承复合故障诊断中,通过仿真和实例信号验证所提IEVME方法的有效性和鲁棒性,并将所提方法与现有多种方法进行对比,结果表明所提IEVME方法准确性更高,效果更优。 展开更多

关键词 滚动轴承 迭代增强变分模态提取(IEVME) 增强最小噪声幅值解卷积(EMNAD) 复合故障诊断

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基于改进YOLOv7的变电站设备红外图像识别方法 被引量：1

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作者 陈怡伦 马萍 +1 位作者 贾爱迪 张宏立 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1035-1042,共8页

变电站电气设备红外图像识别是其进行缺陷与故障诊断的重要前提,能保障电力系统的安全稳定运行。为达到变电站设备高精准、高效率的识别效果,本文提出了一种基于改进YOLOv7网络的变电站设备红外图像识别方法。变电站采集到的红外图像作... 变电站电气设备红外图像识别是其进行缺陷与故障诊断的重要前提,能保障电力系统的安全稳定运行。为达到变电站设备高精准、高效率的识别效果,本文提出了一种基于改进YOLOv7网络的变电站设备红外图像识别方法。变电站采集到的红外图像作为YOLOv7网络的输入,在红外图像的识别中,采用CoordConv卷积层增加图像坐标信息,增强网络层的信息细节,丰富图像特征内容;引入注意力机制排除其他信息干扰,增强模型的特征表达能力,提高网络训练精度;为进一步提高识别精度,不同于传统损失函数的构建,采用WIoU损失函数加速网络收敛,提高模型的准确性。通过对变电站采集的实际红外图像进行分析,实验结果表明,所提出的基于改进YOLOv7网络的变电站设备红外图像识别模型识别精度能达到97.1%。相较于YOLOv7网络和其他几种典型网络,所提模型具有较高的准确性和鲁棒性,可以有效应用于变电站设备的智能监测和维护,为后续故障诊断工作提供基础条件。 展开更多

关键词 变电站设备 红外图像识别 YOLOv7 CoordConv 注意力机制 WIoU

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组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测

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作者 樊雅洁 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页

为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。 展开更多

关键词 风速预测 风速数据降噪 风电场群分类 粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型

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参数未知的复混沌系统错位复修正函数投影同步

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作者 杨玉佩 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 张绍华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期65-75,共11页

为解决参数未知的复混沌系统在复杂状态变量无法分离情况下的同步控制问题,提出了错位复修正函数投影同步(misalignment complex correction function projection synchronization,MCCFPS)控制方案。首先,设计一种自适应跟踪控制器,使... 为解决参数未知的复混沌系统在复杂状态变量无法分离情况下的同步控制问题,提出了错位复修正函数投影同步(misalignment complex correction function projection synchronization,MCCFPS)控制方案。首先,设计一种自适应跟踪控制器,使其能够适应任意有界复混沌系统之间的差异。该控制器通过动态控制强度和收敛因子增强自适应能力并调节收敛速度,通过Lyapunov理论证明该控制器的收敛性,从而为控制方案的可靠性提供理论支持。然后,对两个异构的复混沌系统进行动力学模型分析,计算并比较混沌系统和复混沌系统时间序列的模糊熵,验证复混沌系统的复杂度更高,从而突显其同步控制在保密通信应用中的优越性,并进一步设计其MCCFPS同步方案。最后,通过数值仿真验证MCCFPS方案的有效性。结果表明:该方案能够成功实现复混沌系统的同步控制,并具有良好的同步效果和控制性能。总体来说,相较于传统的混沌系统,研究引入复变量,并采用更复杂的MCCFPS同步控制方案,直接在复域中实现混沌同步,有效提高了系统的安全性。研究结果为复系统同步控制问题提供了新的思路和途径,具有重要的应用价值。 展开更多

关键词 复混沌系统 复变量 MCCFPS 参数辨识 模糊熵

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分数阶忆阻二阶电流反馈型Buck-Boost变换器动力学建模与分析

14

作者 王琳 王聪 +1 位作者 张宏立 张绍华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期314-323,共10页

提出一种基于分数阶微积分理论的有源压控忆阻负载峰值电流型Buck-Boost变换器模型。在推导其在电感电流连续模式下电路方程的基础上,通过数值仿真分析并验证Buck-Boost变换器的复杂动力学行为。仿真实验结果表明,随着系统阶次的变化及... 提出一种基于分数阶微积分理论的有源压控忆阻负载峰值电流型Buck-Boost变换器模型。在推导其在电感电流连续模式下电路方程的基础上,通过数值仿真分析并验证Buck-Boost变换器的复杂动力学行为。仿真实验结果表明,随着系统阶次的变化及忆性负载的加入,系统分岔点均发生后移,系统稳定工作范围大大增加;对整数阶忆阻负载变换器模型施加两时间尺度参数激励与外接激励,研究当慢变参数频率与系统固有频率产生量级差时的簇发振荡行为,随着系统激励幅值A的变化,系统会出现概周期的单-Hopf簇发振荡。 展开更多

关键词 光伏发电 BUCK-BOOST变换器 忆阻器 分数阶微积分 参外联合激励

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基于改进离散状态转移算法的复杂地形崎岖度约束风电场微观选址优化

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作者 刘佳惠 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1618-1626,共9页

为解决复杂地形下风电场微观选址问题,文章提出了一种基于改进离散状态转移算法(RC-DSTA)的优化策略。首先,为解决地面平整度对风机安置的影响,引入崎岖度指数(TRI)将地面平整度进行数值量化,并对崎岖度过大的点进行约束处理;然后,提出... 为解决复杂地形下风电场微观选址问题,文章提出了一种基于改进离散状态转移算法(RC-DSTA)的优化策略。首先,为解决地面平整度对风机安置的影响,引入崎岖度指数(TRI)将地面平整度进行数值量化,并对崎岖度过大的点进行约束处理;然后,提出一种基于离散状态转移算法(DSTA)的多风向下三维尾流叠加计算发电量的风机布局优化方法,并对离散状态转移算法进行改进,减少适应度值的计算时间,以缩短复杂计算优化问题的计算时长,提高计算效率;最后,以新疆某实际复杂地形风电场为例,在同一地形条件和目标函数背景下,将该算法与遗传算法(GA)和工程设计的微观选址结果进行比较。结果表明,在考虑地形因素特点的情况下,提供合理的风机布局方案,RC-DSTA比其他两种方法更有效。 展开更多

关键词 风电场 微观选址 复杂地形 离散状态转移算法 崎岖度指数

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风力发电机多域物理建模方法及独立变桨模糊控制器优化研究

16

作者 张宏立 李贵彬 《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第9期44-48,共5页

针对独立变桨风力发电机,分析了风力发电机运行原理,基于以上原理在Matlab下分别建立了1.5MW独立变桨风力发电机的监测控制系统、独立变桨距控制系统、偏航控制系统、液压执行器系统和电网系统的物理模型,设计了独立变桨距控制模糊PI控... 针对独立变桨风力发电机,分析了风力发电机运行原理,基于以上原理在Matlab下分别建立了1.5MW独立变桨风力发电机的监测控制系统、独立变桨距控制系统、偏航控制系统、液压执行器系统和电网系统的物理模型,设计了独立变桨距控制模糊PI控制器,与传统PI控制器进行了仿真对比。仿真结果表明了该物理模型的正确性,对比结果表明,模糊PI控制器不仅能提高节距角跟踪精度而且能够稳定输出电压和输出功率,同时也减小了拍打震动和桨叶载荷。 展开更多

关键词 物理模型 独立变桨距 拍打震动 PI模糊控制 桨叶载荷

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供水阀门GPS测量后的再定位问题

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作者 张宏立 《管道技术与设备》 CAS 1999年第3期41-42,共2页

针对供水阀门ＧＰＳ定位后，又出现“丢失”（被掩埋而找不到）问题，提出了依据已测得的供水阀门ＧＰＳ坐标数据来查找、确定该阀门实际位置的两种方法。

关键词 阀门 点放样 极坐标 GPS 再定位 供水

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动态GPS及其在供水管网中的应用

18

作者 张宏立 《管道技术与设备》 CAS 2001年第3期43-45,共3页

通过动态GPS在供水管网中的应用 ,对动态GPS的特性和使用方法做了阐述 ,指出了动态GPS在供水管网管理中的重要作用。

关键词 供水管网 动态GPS 坐标定位

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基于投影寻踪主成分分析和耦合模型的风电功率预测 被引量：9

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作者 王聪 张宏立 范文慧 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期315-323,共9页

为提高搜索精度和解决样本数据高维性问题，以数值天气预报为基础，提出一种基于投影寻踪和改进状态转移算法优化的风电功率预测模型。该方法首先选取风电场周嗣多个位置多个高度的气象数值信息，采用投影寻踪主成分分析方法将高维的样... 为提高搜索精度和解决样本数据高维性问题，以数值天气预报为基础，提出一种基于投影寻踪和改进状态转移算法优化的风电功率预测模型。该方法首先选取风电场周嗣多个位置多个高度的气象数值信息，采用投影寻踪主成分分析方法将高维的样本数据投影到低维空间，提取主成分，再建立投影寻踪耦合模型；同时通过加入正交变换的状态转移算法优化最佳投影方向、多项式系数和阈值项，确定网络结构以确保得到最佳模型。以某风电场为实例研究，表明基于投影寻踪和改进状态转移算法的方法可靠性高，能有效解决风电功率预测中存在的预测精度低、数据非线性和高维性等实际难题。 展开更多

关键词 风电功率 预测 投影寻踪 主成分分析 耦合模型 状态转移算法

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基于有限时间函数投影的电力系统混沌控制 被引量：9

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作者 王聪 张宏立 马萍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期125-131,共7页

电力系统作为复杂的非线性系统,其混沌振荡会表现为随机的、突发性的或情节严重的机电振荡,会伴随着非周期现象出现,将导致电力系统大区域和大面积的停电事故,严重威胁电网的安全稳定运行。为了有效地抑制电力系统的混沌行为,并充分考... 电力系统作为复杂的非线性系统,其混沌振荡会表现为随机的、突发性的或情节严重的机电振荡,会伴随着非周期现象出现,将导致电力系统大区域和大面积的停电事故,严重威胁电网的安全稳定运行。为了有效地抑制电力系统的混沌行为,并充分考虑控制方法在实际工程中的应用价值,基于有限时间理论和函数投影同步理论,提出了一种有限时间函数投影同步控制的电力系统混沌控制方法。该方法借鉴混沌同步思想,通过将混沌电力系统与理想状态电力系统在有限时间内实现完全同步,间接地实现电力系统的混沌控制。推导了稳定性定理的数学证明,并进行了相应的数值模拟来验证该方法在电力系统混沌控制中的有效性。理论及仿真结果表明,该方法可以有效地使混沌电力系统在有限时间内实现稳定控制,且对外部干扰具有强鲁棒性。 展开更多

关键词 电力系统 混沌控制 有限时间 函数投影

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