为适应大容量同步发电机组并网点母线电压波动增加对自动电压调节器(automatic voltage regulator,AVR)系统响应能力的更高要求,提出一种基于含探索网络的双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient wi...为适应大容量同步发电机组并网点母线电压波动增加对自动电压调节器(automatic voltage regulator,AVR)系统响应能力的更高要求,提出一种基于含探索网络的双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient with Explorer network,TD3EN)算法的同步发电机励磁电压控制方法。首先,通过传递函数对同步发电机励磁调压子系统进行建模;然后建立TD3EN算法探索网络、动作网络和评价网络,并设置相应参数;接着利用TD3EN算法训练智能体,通过探索网络探索动作空间,并根据评价网络更新动作网络参数,使其为AVR提供控制信号;将训练完成的智能体接入AVR系统,实现对发电机机端电压的控制。仿真结果表明,所提方法提高了AVR系统响应调节指令和应对电压暂降的能力。展开更多
为了研究钢轨的化学成分、入口温度、环境温度,以及风冷时风压、风速等参数对热处理钢轨性能的综合影响,进一步解决钢轨热处理后设定精度低的难题,开发了一种基于灰狼算法优化深度极限学习机(grey wolf optimization deep extreme learn...为了研究钢轨的化学成分、入口温度、环境温度,以及风冷时风压、风速等参数对热处理钢轨性能的综合影响,进一步解决钢轨热处理后设定精度低的难题,开发了一种基于灰狼算法优化深度极限学习机(grey wolf optimization deep extreme learning machine,GWO-DELM)的钢轨热处理性能预测模型.先采用深度极限学习机(DELM)构建出工艺模型,而后,针对深度极限学习机中初始权值随机确定而引起的预测结果准确度较低的问题,利用灰狼优化算法(GWO)对初始权值进一步确定.结果表明:该模型在预测不同规格钢轨的抗拉强度时,95.80%以上样本点的预测误差集中在-20~20 MPa,在预测踏面布氏硬度时,95.73%以上样本点的预测误差集中在-8~8;与传统模型相比,GWO-DELM具有更优异的预测精度及泛化能力,可应用在热轧钢轨风冷处理的性能预测上,为热处理参数的选择提供参考.展开更多
文摘为适应大容量同步发电机组并网点母线电压波动增加对自动电压调节器(automatic voltage regulator,AVR)系统响应能力的更高要求,提出一种基于含探索网络的双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient with Explorer network,TD3EN)算法的同步发电机励磁电压控制方法。首先,通过传递函数对同步发电机励磁调压子系统进行建模;然后建立TD3EN算法探索网络、动作网络和评价网络,并设置相应参数;接着利用TD3EN算法训练智能体,通过探索网络探索动作空间,并根据评价网络更新动作网络参数,使其为AVR提供控制信号;将训练完成的智能体接入AVR系统,实现对发电机机端电压的控制。仿真结果表明,所提方法提高了AVR系统响应调节指令和应对电压暂降的能力。
文摘为了研究钢轨的化学成分、入口温度、环境温度,以及风冷时风压、风速等参数对热处理钢轨性能的综合影响,进一步解决钢轨热处理后设定精度低的难题,开发了一种基于灰狼算法优化深度极限学习机(grey wolf optimization deep extreme learning machine,GWO-DELM)的钢轨热处理性能预测模型.先采用深度极限学习机(DELM)构建出工艺模型,而后,针对深度极限学习机中初始权值随机确定而引起的预测结果准确度较低的问题,利用灰狼优化算法(GWO)对初始权值进一步确定.结果表明:该模型在预测不同规格钢轨的抗拉强度时,95.80%以上样本点的预测误差集中在-20~20 MPa,在预测踏面布氏硬度时,95.73%以上样本点的预测误差集中在-8~8;与传统模型相比,GWO-DELM具有更优异的预测精度及泛化能力,可应用在热轧钢轨风冷处理的性能预测上,为热处理参数的选择提供参考.
