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题名基于改进梯度校正法的短路电流在线实时计算
被引量：10
- 1
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作者
刘俊
马志瀛
闫静
涂煜
栾乐
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机构
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期65-70,共6页
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文摘
高压断路器智能操作的实现,关键问题之一是要在给断路器发出开断信号前实时、快速获取短路电流的基波准确参数。为了减少计算短路电流参数所需要的时间,应用了改进的梯度校正法,在在线情况下,利用三个不同的采样起点不断地加入新数据,对短路电流的参数进行实时地校正,以消除短路电流直流分量对计算结果的影响。选取短路电流衰减时间常数和初始短路相位角为研究对象来验证本文算法,仿真表明,在40dB噪声下,该算法能够在短路发生后18ms准确地计算出短路电流的基波分量参数,基本符合智能操作的要求。
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关键词
短路电流
实时性
参数辨识
梯度校正法
智能操作
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Keywords
Short-circuit current, real-time, parameter identification, gradient estimation, intelligent operation
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分类号
TM773
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于梯度校正法的非对称液压缸建模与参数辨识
被引量：3
- 2
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作者
谢建
李良
黄建朝
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机构
第二炮兵工程大学
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出处
《机床与液压》
北大核心
2013年第3期124-126,共3页
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文摘
针对导弹起竖阀控非对称液压缸系统,通过理论推导得到该系统的数学模型,用FESTO液压实验平台搭建液压回路模拟起竖液压系统,采集输入输出数据,用梯度校正法进行参数辨识,得到液压缸位移和控制信号的三阶传递函数,并进行了算法验证,证明了该方法的正确性和可行性。
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关键词
非对称液压缸
建模
参数辨识
梯度校正法
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Keywords
Non-symmetrical hydraulic cylinder
Modeling
Parameters identification
Recursive gradient correction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用梯度校正法辨识电液位置伺服系统
- 3
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作者
杜志平
华永芳
赵清寿
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机构
山东矿业学院矿压研究所
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出处
《山东矿业学院学报》
CAS
1992年第2期162-166,共5页
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文摘
应用梯度校正法辨识一般电液位置伺服系统,从而获得与实际模型基本吻合的模型参数。文中论述了辨识算法及应用实例,计算结果表明,该方法实现方便,辨识精度高,并可用于在线辨识。
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关键词
液压系统
电液位置
梯度校正法
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Keywords
: System Identification
Hydraulic systems
Simulation.
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究
被引量：1
- 4
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作者
郑建国
刘芳
焦李成
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第5期667-670,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.60073053)
国家"863"计划项目(批准号:863-306-ZT06-06-1)
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文摘
前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法。
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关键词
正交校正共轭梯度法
快速神经网络
学习算法
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Keywords
Neural network, Learning algorithm, CGM-OC approach
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名船舶永磁同步电机在线惯量辨识研究
被引量：1
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作者
戴磊
张永林
赵进
吴梦宇
刘妮
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机构
江苏科技大学自动化学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第5期103-108,共6页
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文摘
针对船舶永磁同步电机推进系统的转动惯量和负载转矩存在扰动的问题,提出基于梯度校正法与扩展卡尔曼滤波器结合的在线惯量辨识算法,采用梯度校正法对转动惯量进行辨识,利用扩展卡尔曼滤波器观测负载转矩,辨识的惯量值对滤波器的系数矩阵进行修正,同时观测的负载转矩作为梯度校正法的输入参数以及作为电流环的前馈补偿。仿真和实验验证了惯量辨识算法的可行性,以及系统对于负载转矩变化的抗扰动性能。
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关键词
转动惯量
负载转矩
梯度校正法
扩展卡尔曼滤波器
抗扰动
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Keywords
rotational inertia
load torque
gradient correction method
extended Kalman filter
anti-disturbance
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分类号
U664.14
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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