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火电机组主蒸汽流量在线监测计算方法
被引量：
10
1
作者
齐敏芳
付忠广
+2 位作者
陈菲
刘亚辉
李璐
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第1期51-57,共7页
火电机组主蒸汽流量的准确测量,对于机组的经济性分析和节能降耗工作具有重要的价值。提供了一种基于平均影响值的多因素权重系数分配方法,并结合实际运行数据建立了主蒸汽流量的精确在线计算模型。对比了常规的支持向量机模型(SVR)、...
火电机组主蒸汽流量的准确测量,对于机组的经济性分析和节能降耗工作具有重要的价值。提供了一种基于平均影响值的多因素权重系数分配方法,并结合实际运行数据建立了主蒸汽流量的精确在线计算模型。对比了常规的支持向量机模型(SVR)、遗传算法优化的支持向量机模型(GAO-SVR)以及基于平均影响值进行权重系数分配及遗传算法优化的支持向量机(MIVW-GAO-SVR)模型的计算精度。验证结果表明了基于平均影响值多因素权重分配方法的有效性及MIVW-GAO-SVR主蒸汽流量监测模型的高精度性。
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关键词
主蒸汽流量
平均影响值
权重系数分配
遗传算法优化
在线监测
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职称材料
面向城市超低空物流场景的最小风险路径规划算法
被引量：
10
2
作者
程洁
郑远
+2 位作者
李诚龙
江波
刘东来
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第2期690-698,共9页
随着城市超低空物流运输场景的迅速发展,无人机路径规划的安全性显得尤为重要,针对现有路径规划算法无法满足超低空物流运输无人机在密集障碍物场景下进行安全轨迹规划的问题,基于A*算法,将三维环境依据飞行高度划分为多个高度层,以规...
随着城市超低空物流运输场景的迅速发展,无人机路径规划的安全性显得尤为重要,针对现有路径规划算法无法满足超低空物流运输无人机在密集障碍物场景下进行安全轨迹规划的问题,基于A*算法,将三维环境依据飞行高度划分为多个高度层,以规划风险最小轨迹为目标,从时间、风险两个维度对A*算法的成本估计函数进行重构,从而提出面向城市超低空物流场景的最小危险路径规划算法。仿真实验一表明,本文提出的最小风险路径规划算法在3种不同城市场景,15种不同运行环境中,相比于传统轨迹规划算法,规划得到的路径安全距离平均增加60%,安全性显著提高;将该算法应用于多无人机多高度层的复杂城市场景中,实验结果表明,本文提出的最小风险路径规划算法在兼顾航程的同时可以为多架无人机规划安全性更高的路径;在实验三中运用蒙特卡洛法证明本文算法在路径规划算法中的可靠性与鲁棒性,为城市超低空物流场景提供了安全性更高的路径规划方法。
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关键词
A*算法
高度层
路径规划
权重系数分配
风险等级
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职称材料
题名
火电机组主蒸汽流量在线监测计算方法
被引量：
10
1
作者
齐敏芳
付忠广
陈菲
刘亚辉
李璐
机构
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第1期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51036002)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS12
2014ZZD04)
文摘
火电机组主蒸汽流量的准确测量,对于机组的经济性分析和节能降耗工作具有重要的价值。提供了一种基于平均影响值的多因素权重系数分配方法,并结合实际运行数据建立了主蒸汽流量的精确在线计算模型。对比了常规的支持向量机模型(SVR)、遗传算法优化的支持向量机模型(GAO-SVR)以及基于平均影响值进行权重系数分配及遗传算法优化的支持向量机(MIVW-GAO-SVR)模型的计算精度。验证结果表明了基于平均影响值多因素权重分配方法的有效性及MIVW-GAO-SVR主蒸汽流量监测模型的高精度性。
关键词
主蒸汽流量
平均影响值
权重系数分配
遗传算法优化
在线监测
Keywords
main steam flow
mean impact value
weight coefficients distribution
genetic algorithm optimization
online monitoring
分类号
TK313 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
面向城市超低空物流场景的最小风险路径规划算法
被引量：
10
2
作者
程洁
郑远
李诚龙
江波
刘东来
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
中国民用航空飞行学院计算机学院
北京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第2期690-698,共9页
基金
国家自然科学基金民航联合基金(U1733105)
四川省中央引导地方科技发展专项(2020ZYD094)
+1 种基金
四川省科技计划(2021YFS0391)
民航教育人才类项目(0252103)。
文摘
随着城市超低空物流运输场景的迅速发展,无人机路径规划的安全性显得尤为重要,针对现有路径规划算法无法满足超低空物流运输无人机在密集障碍物场景下进行安全轨迹规划的问题,基于A*算法,将三维环境依据飞行高度划分为多个高度层,以规划风险最小轨迹为目标,从时间、风险两个维度对A*算法的成本估计函数进行重构,从而提出面向城市超低空物流场景的最小危险路径规划算法。仿真实验一表明,本文提出的最小风险路径规划算法在3种不同城市场景,15种不同运行环境中,相比于传统轨迹规划算法,规划得到的路径安全距离平均增加60%,安全性显著提高;将该算法应用于多无人机多高度层的复杂城市场景中,实验结果表明,本文提出的最小风险路径规划算法在兼顾航程的同时可以为多架无人机规划安全性更高的路径;在实验三中运用蒙特卡洛法证明本文算法在路径规划算法中的可靠性与鲁棒性,为城市超低空物流场景提供了安全性更高的路径规划方法。
关键词
A*算法
高度层
路径规划
权重系数分配
风险等级
Keywords
A*algorithm
flight layer
path planning
weight coefficient allocation
risk level
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
火电机组主蒸汽流量在线监测计算方法
齐敏芳
付忠广
陈菲
刘亚辉
李璐
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向城市超低空物流场景的最小风险路径规划算法
程洁
郑远
李诚龙
江波
刘东来
《科学技术与工程》
北大核心
2023
10
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