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题名一种离散GM(1,1)模型的研究
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作者
胡大红
姚志鹏
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机构
华中师范大学汉口分校
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出处
《湖北汽车工业学院学报》
2010年第3期59-62,共4页
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文摘
分析了离散GM(1,1)模型与原始GM(1,1)模型的关系,二者形式相同,建模机理相同,但建模过程不完全相同,所以二者的时间响应函数不同。解释了离散GM(1,1)模型比原始GM(1,1)模型优越的原因,并从理论上证明了该离散GM(1,1)模型不仅具有白化指数律、白化系数律重合性,而且具有线性变换一致性。
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关键词
灰色理论
离散GM(1
1)模型
白化指数律重合性
线性变换一致性
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Keywords
grey theory
discrete GM（1
1） model
coincidence of white exponent law
uniformity of linear transformation
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分类号
O158
[理学—基础数学]
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题名永磁同步风电机组神经网络滑模多目标优化控制
被引量：4
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作者
刘吉宏
陈小荣
肖莹
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机构
北京电子科技职业学院
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出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2015年第1期43-48,共6页
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文摘
将永磁同步风力发电机组中的变流器和电网用等效负载代替并对控制回路进行简化,得到非线性仿射形式的机组模型,利用反馈线性化方法对系统进行精确线性化。固定参数离散指数趋近律滑模控制算法主要缺陷是如两个参数匹配不当,可能会使求得的控制量过大,同时系统在滑模面附近剧烈的高频抖振会导致机组所要承受的机械应力增加,动态性能变差,利用神经网络的自适应学习能力对这两个控制参数进行实时优化,根据机组控制目标定义一个综合性能指标,通过优化该指标得到网络权值修正算法。仿真结果表明,该方法可以使系统快速到达滑模面,实现了机组对最优转速的快速跟踪;同时有效抑制了系统的抖振,减小了额外的疲劳载荷,实现了多目标优化控制。
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关键词
反馈线性化
神经网络滑模控制
离散指数趋近律
多目标优化
抖振削弱
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Keywords
feedback linearization
neural network sliding mode control
discrete exponent reach-ing law
multi-objective optimization
lessening chattering
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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