检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制: 1; 作者石轲董泽孙明《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1812-1822,共11页; 火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了... 展开更多; 关键词动态矩阵控制阶梯式策略多模型预测控制局部模型网络主汽温控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部模型网络的超声波浓度测量和在线校正被引量：1: 2; 作者靳海水朱士明殷秋方《传感技术学报》 CAS CSCD 2002年第3期232-237,共6页; 在很多情况下 ,液体浓度是其声速的函数 ,而且在不同的温度点上 ,这种函数关系是不同的 .针对浓度、声速和温度关系的这种特点 ,本文提出了基于局部模型网络的浓度和声速、温度关系的拟合和校正方法 .这种方法比普通的多项式拟合具有更... 展开更多; 关键词超声波浓度测量局部模型网络在线校正; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部模型网络的锂电池SOC估计方法被引量：6: 3; 作者张振强马思乐 +2 位作者姜向远陈纪旸马晓静《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期161-171,共11页; 锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理最重要的参数,准确的SOC估计对保证电池运作的安全性至关重要。传统基于数据驱动的SOC估计法,如神经网络,在可解释性、参数整定方面表现不足。本文提出一种基于局部模型网络和天牛须搜索优化组合的SOC... 展开更多; 关键词锂电池 SOC估计局部模型网络天牛须搜索优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于减法聚类的多模型在线辨识算法被引量：21: 4; 作者潘天红薛振框李少远《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期220-224,共5页; 考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工... 展开更多; 关键词多模型减法聚类在线辨识局部模型网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

多电机同步系统的多模型辨识被引量：18: 5; 作者张今朝刘国海潘天红《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期138-142,共5页; 针对多电机同步系统,建立了按转子磁场定向的物理模型,分析了其多变量、强耦合、非线性的复杂关系。由于该物理模型难以应用于控制器设计,为此以三台电机为研究对象,对系统进行分解,建立了速度和张力输出与各输入量之间的映射关系,进一... 展开更多; 关键词多电机同步系统满意模糊聚类局部模型网络线性化; 在线阅读下载PDF 职称材料

MIMO非线性系统的多模型建模方法被引量：18: 6; 作者薛振框李少远《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期52-56,共5页; 针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟... 展开更多; 关键词多模型非线性系统模糊聚类局部模型网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法被引量：5: 7; 作者朱红霞沈炯李益国《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期94-103,共10页; 由于热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法。该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数,它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始... 展开更多; 关键词模型辨识多模型局部模型网络满意模糊聚类热工过程; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LLE-PNN模型的油纸绝缘沿面放电发展阶段识别被引量：2: 8; 作者孙长海苏晓敏 +4 位作者赵子瑞李天伦王春逢马塽杭慧芳《绝缘材料》 CAS 北大核心 2020年第6期57-64,共8页; 研究了不同老化程度油纸绝缘的沿面放电发展过程,建立局部线性嵌入-概率神经网络(LLE-PNN)模型识别沿面放电的发展阶段,对比了不同老化程度油纸绝缘宏观与微观形貌的差异,并比较LLE-PNN模型与传统主成分分析(PCA)法所建立的PCA-PNN模型... 展开更多; 关键词油纸绝缘沿面放电老化程度发展阶段识别局部线性嵌入-概率神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制: 1; 作者石轲董泽孙明; 机构华北电力大学自动化系华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1812-1822,共11页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017MS187)。; 文摘火电厂主汽温系统的大惯性、时变性和多扰动等特点导致采用传统串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。为了克服传统控制方案的缺陷,提出了一种基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制算法。首先,通过引入阶梯式策略有效解决了原始动态矩阵控制算法固有的矩阵求逆问题;其次,通过引入扰动前馈补偿,提高了主汽温系统的抗扰动能力;最后,针对不同工况下动态特性大幅度变化的主汽温对象,设计了基于局部模型网络的多模型阶梯式动态矩阵控制器。仿真结果表明,相比于传统控制算法,所提算法明显提升了主汽温系统的全局设定值跟踪性能、抗扰动性能和鲁棒性能,可以满足火电机组主汽温的控制要求。; 关键词动态矩阵控制阶梯式策略多模型预测控制局部模型网络主汽温控制; Keywords Dynamic matrix control stair-like strategy multi-model predictive control local model network main steam temperature control; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部模型网络的超声波浓度测量和在线校正被引量：1: 2; 作者靳海水朱士明殷秋方; 机构太原理工大学矿业工程学院同济大学声学研究所昆山市建设工程质量检测中心; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 2002年第3期232-237,共6页; 文摘在很多情况下 ,液体浓度是其声速的函数 ,而且在不同的温度点上 ,这种函数关系是不同的 .针对浓度、声速和温度关系的这种特点 ,本文提出了基于局部模型网络的浓度和声速、温度关系的拟合和校正方法 .这种方法比普通的多项式拟合具有更多的灵活性和适用性 ,易于在线进行 .; 关键词超声波浓度测量局部模型网络在线校正; Keywords ultrasound density test local model networks fit on line correction; 分类号 O421 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部模型网络的锂电池SOC估计方法被引量：6: 3; 作者张振强马思乐姜向远陈纪旸马晓静; 机构山东大学海洋研究院山东正中信息技术股份有限公司; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期161-171,共11页; 基金山东省重点研发计划(2021CXGC011304)项目资助。; 文摘锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理最重要的参数,准确的SOC估计对保证电池运作的安全性至关重要。传统基于数据驱动的SOC估计法,如神经网络,在可解释性、参数整定方面表现不足。本文提出一种基于局部模型网络和天牛须搜索优化组合的SOC估计法。首先,借助局部模型网络描述复杂非线性系统的能力和其作为灰箱模型的可解释性,将模型的工况空间分解为多个可以用简单模型表示的局部子区间,再用调度函数组合为最终的模型。其次,在网络的训练过程中,采用天牛须搜索优化算法确定分裂空间上的最佳分裂方位,很好的兼顾了模型辨识的精度和运算复杂度。最后,在锂电池动态特性数据集上与已有文献中的SOC估计法进行了对比试验,本文所提出的方法在简单工况的训练集上的RMSE误差小于0.4%,在复杂工况的测试集上的RMSE误差小于0.9%,在不同温度上的表现也相对平稳,总体展现出较高的辨识精度及泛化能力。这一特点在实测的数据集上也得到了进一步验证。; 关键词锂电池 SOC估计局部模型网络天牛须搜索优化; Keywords lithium-ion batteries SOC estimation local model network BAS optimization; 分类号 TH89 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于减法聚类的多模型在线辨识算法被引量：21: 4; 作者潘天红薛振框李少远; 机构江苏大学电气信息工群学院上海交通大学自动化研究所; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期220-224,共5页; 基金国家自然科学基金(60604017) 江苏大学高级专业人才科研启动基金(08JDG046)资助~~; 文摘考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数,然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响,给出相应的局部模型参数在线辨识算法.最后以某电厂300MW锅炉-汽轮机的协调控制系统为对象,采用上述辨识方法进行仿真研究,结果验证了本文算法的有效性.; 关键词多模型减法聚类在线辨识局部模型网络; Keywords Multi-model, subtractive clustering, online identification, local model networks （LMN）; 分类号 N945.14 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多电机同步系统的多模型辨识被引量：18: 5; 作者张今朝刘国海潘天红; 机构江苏大学电气信息工程学院嘉兴学院机电工程学院; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期138-142,共5页; 基金国家自然科学基金(60874014) 教育部博士点基金项目(2005029909) +1 种基金江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(08JDG046); 文摘针对多电机同步系统,建立了按转子磁场定向的物理模型,分析了其多变量、强耦合、非线性的复杂关系。由于该物理模型难以应用于控制器设计,为此以三台电机为研究对象,对系统进行分解,建立了速度和张力输出与各输入量之间的映射关系,进一步将系统简化为速度和张力模型。利用数据驱动原理,对输入输出样本数据进行满意c均值聚类,建立了不同工况下的局部线性子模型及相应的调度函数,系统的全局模型是各个子模型的加权综合,从而得出速度和张力的全局模型。仿真结果表明,采用所建立的简化模型能准确地拟合复杂多电机的非线性特性。; 关键词多电机同步系统满意模糊聚类局部模型网络线性化; Keywords multi-motor synchronous systems satisfactory fuzzy clustering local model networks linearization; 分类号 TP291 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MIMO非线性系统的多模型建模方法被引量：18: 6; 作者薛振框李少远; 机构上海交通大学电子信息学院自动化研究所; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期52-56,共5页; 基金国家自然科学基金 (No .60 4 740 51 ) 教育部高等学校博士学科点专项基金 (No .2 0 0 2 0 2 4 80 2 8); 文摘针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡 ,同时能得到每个局部模型的适用域 .以典型pH中和过程为对象 ,采用上述建模方法建立其系统多模型 ,仿真结果验证了该建模方法的有效性 .; 关键词多模型非线性系统模糊聚类局部模型网络; Keywords multi-model nonlinear system fuzzy clustering local model networks; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法被引量：5: 7; 作者朱红霞沈炯李益国; 机构南京工程学院能源与动力工程学院东南大学能源与环境学院; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期94-103,共10页; 基金国家自然科学基金(51476027) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20130092110061) 南京工程学院青年基金(QKJA201303); 文摘由于热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法。该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数,它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始聚类中心和新增聚类中心,并利用聚类有效性指标结合建模精确度要求来确定最佳聚类数。根据聚类结果可快速确定出局部模型网络的模型结构参数,进而采用基于加权性能指标的多模型辨识算法可得到各局部模型参数。对两个典型非线性系统和Bell-strm锅炉-汽轮机系统的建模结果表明,这种多模型建模方法具有辨识精确度高、子模型数少等优点。; 关键词模型辨识多模型局部模型网络满意模糊聚类热工过程; Keywords model identification multi-model local model network satisfactory fuzzy clustering thermalprocess; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LLE-PNN模型的油纸绝缘沿面放电发展阶段识别被引量：2: 8; 作者孙长海苏晓敏赵子瑞李天伦王春逢马塽杭慧芳; 机构大连理工大学电气工程学院; 出处《绝缘材料》 CAS 北大核心 2020年第6期57-64,共8页; 基金辽宁省电力有限公司科技项目(2018ZX-03)。; 文摘研究了不同老化程度油纸绝缘的沿面放电发展过程,建立局部线性嵌入-概率神经网络(LLE-PNN)模型识别沿面放电的发展阶段,对比了不同老化程度油纸绝缘宏观与微观形貌的差异,并比较LLE-PNN模型与传统主成分分析(PCA)法所建立的PCA-PNN模型及反向传播神经网络(BPNN)模型的识别结果。结果表明:根据放电发展过程的差异可将沿面放电划分为放电初始阶段、放电发展阶段、放电稳定阶段和临近击穿阶段;老化导致纸板内部产生孔隙结构,促进沿面放电的发展;与其他模型相比,LLE-PNN模型在识别油纸绝缘沿面放电发展阶段上具有一定的优越性。; 关键词油纸绝缘沿面放电老化程度发展阶段识别局部线性嵌入-概率神经网络模型; Keywords oil-paper insulation surface discharge ageing degree development stage LLE-PNN model; 分类号 TM403.3 [电气工程—电器] TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于局部模型网络的主汽温阶梯式动态矩阵控制	石轲董泽孙明	《控制工程》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于局部模型网络的超声波浓度测量和在线校正	靳海水朱士明殷秋方	《传感技术学报》 CAS CSCD	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于局部模型网络的锂电池SOC估计方法	张振强马思乐姜向远陈纪旸马晓静	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于减法聚类的多模型在线辨识算法	潘天红薛振框李少远	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2009	21	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多电机同步系统的多模型辨识	张今朝刘国海潘天红	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2009	18	在线阅读下载PDF 职称材料
6	MIMO非线性系统的多模型建模方法	薛振框李少远	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	18	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法	朱红霞沈炯李益国	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于LLE-PNN模型的油纸绝缘沿面放电发展阶段识别	孙长海苏晓敏赵子瑞李天伦王春逢马塽杭慧芳	《绝缘材料》 CAS 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料