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基于径向基Koopman-Kalman的光学电流传感器误差预测
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作者 曹睿康 李岩松 +2 位作者 耿聪 刘逸伦 刘君 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期84-94,共11页
光学电流传感器(OCS)对温度的变化非常敏感,温度的变化导致其测量产生误差,难以达到电力系统计量的要求,因此准确预测由温度变化引起的OCS测量误差对监测其运行稳定性和保证电力系统的安全运行具有重要意义。由于OCS输出电流受温度的影... 光学电流传感器(OCS)对温度的变化非常敏感,温度的变化导致其测量产生误差,难以达到电力系统计量的要求,因此准确预测由温度变化引起的OCS测量误差对监测其运行稳定性和保证电力系统的安全运行具有重要意义。由于OCS输出电流受温度的影响具有强非线性,提出了一种适用于非线性动力系统的径向基Koopman-Kalman预测算法,解决了温度影响下OCS输出电流因强非线性而难以预测的问题。首先通过径向基函数将非线性的OCS输出电流状态量映射至高维空间形成扩展状态,采用扩展动态模态分解算法分解扩展状态计算高维空间中Koopman算子的近似矩阵。其次,采用近似的Koopman算子在高维线性空间中进行批量预测。最后,采用Kalman滤波对批量预测的最后一个预测值更新校正,以跟随系统的状态变化。以实验测量得到的OCS温度-电流数据进行实验,结果表明在不同温度变化情况下,相较于标准Koopman预测和长短期记忆(LSTM)预测,所提出预测算法的均方误差(MSE)均减小90%以上,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 光学电流传感器 径向基函数 Koopman算子 卡尔曼滤波 实时预测
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