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基于增量学习神经模糊网络的机动目标跟踪 被引量:1
1
作者 刘梅 权太范 姚天宾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2031-2035,共5页
本文提出了基于增量学习神经模糊网络机动目标跟踪模型.当被跟踪目标发生机动时,该模型立刻检测到机动并对卡尔曼滤波器的自适应系统协方差进行精确估计,系统得到及时、正确的补偿.增量学习神经模糊网络能够随着环境变化,自动调整、找... 本文提出了基于增量学习神经模糊网络机动目标跟踪模型.当被跟踪目标发生机动时,该模型立刻检测到机动并对卡尔曼滤波器的自适应系统协方差进行精确估计,系统得到及时、正确的补偿.增量学习神经模糊网络能够随着环境变化,自动调整、找到最优的网络结构及参数,当发生机动时,总是能产生接近真实机动值的估计输出,从而提高跟踪性能及避免错误跟踪.仿真结果表明,该模型比传统的机动目标跟踪模型有更好的跟踪性能,并且该模型能动态的适应环境的变化,使系统更加实时,精确的跟踪机动目标. 展开更多
关键词 神经模糊网络 增量学习 机动目标跟踪
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神经模糊网络自适应模糊控制研究 被引量:2
2
作者 汤楠 王飞跃 Frank W.Ciarallo 《西安石油学院学报(自然科学版)》 2002年第1期62-65,共4页
提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程... 提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 展开更多
关键词 神经模糊网络 模糊逻辑控制 自学习 自适应 模块结构
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基于神经模糊网络的自适应α-β-γ目标跟踪算法
3
作者 孙强 惠晓滨 黄鹤 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期46-49,共4页
针对传统α-β-γ滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出α-β-γ滤波器的估计误差... 针对传统α-β-γ滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出α-β-γ滤波器的估计误差,从而对α-β-γ滤波跟踪器的预测结果进行修正,得到更优的预测值。通过计算机仿真以及在图像目标跟踪平台验证结果表明,该算法可以克服传统算法的局限性,有效地防止滤波器发散,缩小实际的滤波误差,提高滤波精度,实现对跟踪结果的在线改进。 展开更多
关键词 Α-Β-Γ滤波 跟踪精度 神经模糊网络 计算机仿真
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自适应神经模糊网络高压输电线路操作过电压风险点定位算法 被引量:4
4
作者 杨虎臣 王晓东 +3 位作者 安慧 李毅靖 郑钟 林永春 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第7期24-32,45,共10页
为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为... 为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为此,该文提出一种基于线路陷阱电荷的PWS策略确定沿输电线路SOV的临界失效风险点的方法。根据输电线路结构数据和断路器参数,建立一种基于PWS的自适应神经模糊推理系统,用于预测开关浪涌闪络率和临界故障点。为减少训练误差,在EMTP/ATP环境下进行两阶段数据分类的智能化训练,所提模型可用于实际系统规划绝缘配置。仿真分析说明所提算法的有效性,对比验证表明在绝缘设计研究中应该考虑海拔高度。 展开更多
关键词 操作过电压 自适应神经模糊网络 输电线路 绝缘风险 点波开关
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基于自适应神经模糊网络的高压输电线路绝缘配合方法
5
作者 宋梦娇 《通信电源技术》 2023年第16期44-46,共3页
在传统的线路绝缘配合中,因只考虑线路本身的绝缘配合过程,忽略对外部电路图的设计,导致绝缘配合效果不好,易发生线路放电,产生电弧造成一定的危险,因此提出基于自适应神经模糊网络的高压输电线路绝缘配合方法。分析输电线路的相角影响... 在传统的线路绝缘配合中,因只考虑线路本身的绝缘配合过程,忽略对外部电路图的设计,导致绝缘配合效果不好,易发生线路放电,产生电弧造成一定的危险,因此提出基于自适应神经模糊网络的高压输电线路绝缘配合方法。分析输电线路的相角影响状况,智能控制合闸装置。搭建内外线路的仿真模型,校核绝缘水平,验证模型的适用性,最后基于自适应神经模糊网络优化线路配合方法,取得最优绝缘裕度,实现高压输电线路的绝缘配合。实验组的绝缘配合指数为95.68%,而对照组的平均绝缘配合指数为76.34%,可以证明所设计方法的有效性。 展开更多
关键词 神经模糊网络 高压输电线 自适应 线路绝缘配合
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模糊神经网络在机电调平系统上的应用
6
作者 张盼盼 郭彦青 +1 位作者 吴志伟 洪楚桐 《煤矿机械》 2025年第2期218-221,共4页
针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率... 针对负载和转速变化引起的直流无刷电机控制精度不足导致机电调平系统效率低的问题,提出了一种基于模糊神经网络的直流无刷电机转速控制算法,克服了传统PID控制算法超调量大、精度低、调节时间长的缺点,从而提高机电调平系统的调平效率。在Simulink中搭建直流无刷电机模糊神经网络控制系统仿真模型,仿真结果表明:模糊神经网络相比于传统PID和模糊PID,控制系统超调量分别降低14.6%和10.2%,稳定时间分别缩短0.013 s和0.01 s,具有更好的动态特性和抗干扰性,电机控制精度得到很大提高,能有效提高机电调平系统的调平效率。 展开更多
关键词 直流无刷电机 机电调平 模糊神经网络 转速控制
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基于元认知模糊神经网络的水电站来水预测方法
7
作者 柳玉兰 郭金婷 +1 位作者 彭放 张铮 《电子设计工程》 2025年第7期57-61,共5页
针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,... 针对水库来水波动性和非线性较强而影响水位预测准确度的问题,基于模糊神经网络提出一种短期来水预测方法。使用元认知设计了模型的自适应学习过程,依据样本知识信息选择样本删除、规则增加或参数更新的学习策略,从而自动生成模型规则,并采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行参数学习,实现了同时进行结构辨识和参数学习。采用四川省某水库水位数据进行实验,结果表明,该方法能够有效预测水位变化趋势,且与BP等传统神经网络预测模型相比具有更小的预测误差,稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 元认知 模糊神经网络
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基于动态模糊神经网络的水电站来水预测方法
8
作者 彭放 郭金婷 +1 位作者 柳玉兰 王立志 《电子设计工程》 2025年第6期76-80,共5页
针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结... 针对水库来水的波动性和随机性直接影响水位预测准确性的问题,基于T-S型模糊系统提出一种新的动态模糊神经网络进行短期(未来1 h)来水预测。采用FCM算法对输入空间划分产生规则,同时通过引入重构误差确定规则数目,从而构建紧凑的网络结构和完成规则前件参数学习;采用独特的结构单元作为后件层,使用梯度下降法给出后件参数调整方法。以瀑布沟入库流量作为实验数据进行验证,通过与BP、LSTM和ANFIS预测模型对比表明本文方法的预测精度更好,且预测稳定性更佳。 展开更多
关键词 水电站 来水预测 准确度 模糊神经网络
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基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法
9
作者 宋小芹 《信息技术与信息化》 2025年第2期26-29,共4页
随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能... 随着新能源接入配网比例的提升,超短期电力负荷数据展现出复杂的特性,导致梯度呈现出非线性特征。为此,提出一种基于改进模糊神经网络的新能源配网电力负荷超短期预测方法。该方法为反映配网电力负荷的真实状况并减少预测误差,先对新能源配网电力负荷数据进行预处理。然后将预处理后的数据作为输入,构建模糊神经网络的负荷预测模型。由于模糊神经网络的权重参数初始值影响训练结果,引入粒子群算法进行模型优化,将模糊化层与规则库划分为隐含层,解模糊化层划分为输出层,实现模型的精准构建,提高预测精度。最后应用实验验证所提方法的先进性,实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性和稳定性,并且计算效率也比较高。与对比方法相比,该方法能够有效地应对新能源配网电力负荷的复杂性和不确定性,为电力系统的运行和调度提供强有力的支持。 展开更多
关键词 新能源 配电网 电力负荷预测 改进模糊神经网络 数据预处理
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基于改进模糊神经网络的海洋油气勘探数据挖掘方法
10
作者 袁帅 张嘉琛 +1 位作者 付明鑫 陈望宇 《数字技术与应用》 2025年第1期173-175,共3页
为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关... 为了能够提高海上油气勘探数据的利用率,并实现从海量的勘探数据中挖掘出更多有价值的信息,本文对以往的数据挖掘技术进行改进,并将模糊神经网络技术引入数据挖掘模型中,进而攻克以往数据挖掘过程中存在的数据类型多、结构复杂、属性关联不明确、噪音大等问题,从而构建一种适用于海上油气勘探数据挖掘的模型。 展开更多
关键词 模糊神经网络 数据挖掘模型 属性关联 数据类型 数据挖掘技术 数据挖掘过程 海洋油气勘探 数据挖掘方法
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量:2
11
作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络PID 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究 被引量:2
12
作者 乔楠 蒋波涛 +2 位作者 郑雨 刘燕东 王锦 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期59-64,共6页
提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对... 提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。 展开更多
关键词 太阳能 太阳辐射 预测 深度模糊神经网络 蝗虫优化算法
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基于BSO改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略研究 被引量:2
13
作者 张项飞 李敬兆 刘泽朝 《煤矿机械》 2024年第9期167-170,共4页
针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次... 针对煤矿供水管道压力控制系统智能化程度低、人工操作实时性和准确性差等问题,设计了一种基于天牛群优化(BSO)改进模糊神经网络PID的管道压力控制策略。首先,基于BSO算法对PID控制器的初始参数进行参数迭代优化,找到最佳初始参数;其次,通过模糊神经网络实现实际压力偏差值的模糊化、模糊推理等处理,实时调整PID控制参数;最后,PID控制器运算后得到的输出信号作用在执行机构上,实现电动阀门的智能化控制。实验结果表明,该控制策略响应速度更快,超调量更小,稳定性更强,满足阀门控制开度要求,提高了煤矿井下供水系统的智能化水平,达到了减人、降本增效的目的。 展开更多
关键词 BSO 模糊神经网络 PID 模糊推理
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基于模糊神经网络的造纸机械电力传动控制系统设计 被引量:6
14
作者 张天舒 《造纸科学与技术》 2024年第1期105-110,共6页
造纸机械中电力传动机构的传动点数量多,控制难度较大,故提出基于模糊神经网络的造纸机械电力传动控制系统设计研究。硬件设计,包括电力传动控制结构设计单元、电力传动速度测量传感器设计单元与电力传动控制器设计单元,软件设计,包括... 造纸机械中电力传动机构的传动点数量多,控制难度较大,故提出基于模糊神经网络的造纸机械电力传动控制系统设计研究。硬件设计,包括电力传动控制结构设计单元、电力传动速度测量传感器设计单元与电力传动控制器设计单元,软件设计,包括模糊神经网络控制模型构建模块、电力传动速度控制实现模块与电力传动张力控制实现模块。通过硬件单元与软件模块的联合应用共同实现造纸机械电力传动的控制。实验数据显示:应用设计系统获得的电力传动点速度控制结果与期望速度相同,电力传动点张力控制结果与期望张力相同,充分证实了设计系统应用性能较佳。 展开更多
关键词 造纸机械 控制系统 电力传动 模糊神经网络 分部传动 速度控制
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基于改进粒子群区间二型模糊神经网络的MPPT控制研究 被引量:2
15
作者 李凯 姜新正 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期556-564,共9页
针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结... 针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结构,计算得到聚类中心;其次,基于自导式粒子群算法优化后件权重层权值参数,进而提升网络全局寻优能力;最后,通过与TS模糊神经网络模型、基于反向传播算法的区间二型模糊神经网络模型进行仿真对比,验证所提模型在不同工况下对最大功率点追踪的快速性与精确性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 预测控制 模糊神经网络 模糊聚类 粒子群算法
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基于改进深度动态模糊神经网络的信息综合分析算法 被引量:1
16
作者 章丹 施雯 +2 位作者 王远 邱曼曼 廖羽晗 《电子设计工程》 2024年第12期86-90,共5页
针对传统人力资源评价算法的主观性强,难以反映员工真实能力的问题,提出了一种结合深度动态模糊神经网络和粒子群优化的算法。该算法对传统模糊神经网络进行了改进,并使用动态结构来增强原模型训练能力,通过对隶属函数层的优化,使模型... 针对传统人力资源评价算法的主观性强,难以反映员工真实能力的问题,提出了一种结合深度动态模糊神经网络和粒子群优化的算法。该算法对传统模糊神经网络进行了改进,并使用动态结构来增强原模型训练能力,通过对隶属函数层的优化,使模型具备了处理广域数据的能力。为了提高算法的运行效率,还采用误差下降法对模型的规则权重进行排序并完成剪枝操作,同时利用粒子群算法实现对模型参数的优化。实验测试结果表明,所提算法的训练时间仅需7.8 s,性能与效率指标则均优于对比算法,且与人工评价法得到的指标大致相同,可以作为电力人才评价的辅助数据参考。 展开更多
关键词 模糊神经网络 动态结构 隶属函数 误差下降法 粒子群优化
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基于模糊集的无线通信网络码间干扰时序抑制算法
17
作者 滕雨彤 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期13-18,共6页
受到码间干扰影响,无线通信网络的通信传输过程不够稳定且存在一定风险,而信道状态的不确定性和时变性,增加了干扰抑制的实时性,由此,提出基于模糊集的无线通信网络码间干扰时序抑制算法。建立无线通信网络通信信道模型并展开信道多径... 受到码间干扰影响,无线通信网络的通信传输过程不够稳定且存在一定风险,而信道状态的不确定性和时变性,增加了干扰抑制的实时性,由此,提出基于模糊集的无线通信网络码间干扰时序抑制算法。建立无线通信网络通信信道模型并展开信道多径特性测量,以分析无线通信网络中信道的行为特性;基于该特性,采用基于贝叶斯滤波的信道估计方法实时跟踪并准确估计信道状态,为码间干扰抑制提供基础;将估计结果作为输入,选用基于模糊神经网络的盲均衡算法,通过模糊集理论和盲均衡器实现码间干扰时序抑制,增强无线通信网络性能。实验结果表明,所提方法可以有效降低码间干扰的影响,为无线通信网络的稳定传输提供有力的保障。 展开更多
关键词 信道模型 多径特性测量 贝叶斯滤波 信道估计 模糊神经网络 盲均衡器 模糊 码间干扰抑制
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基于模糊神经网络与层次分析法的爆破效果评价方法及应用
18
作者 牛文杰 周健 +2 位作者 宁辰禹 纪雅溟 张兴帆 《采矿技术》 2024年第5期115-123,共9页
针对露天爆破效果评价分析过程中存在主观性强、随机性大、难以定量评价爆破效果等问题,开展了露天爆破效果评价方法研究。研究采用大块率、火工品成本、爆破振动等8项指标,涵盖爆破质量、经济及安全3个方面,构建了爆破效果综合评价体系... 针对露天爆破效果评价分析过程中存在主观性强、随机性大、难以定量评价爆破效果等问题,开展了露天爆破效果评价方法研究。研究采用大块率、火工品成本、爆破振动等8项指标,涵盖爆破质量、经济及安全3个方面,构建了爆破效果综合评价体系,将贪心算法与模糊神经网络、层次分析法相结合,得到最终适用于露天台阶爆破效果评价的推广模型。研究成果实现了露天爆破效果的定量分析,提高了爆破效果评价方法的易用性,并以推广模型为基础开发了爆破效果综合评价系统,该系统已在矿山推广使用,研究结果可为爆破设计优化提供有效的数据支撑。 展开更多
关键词 露天爆破 爆破效果评价 层次分析法 模糊神经网络 推广模型
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基于模糊神经网络的配电网短路故障自动化识别系统
19
作者 姚兆林 吕智 +2 位作者 王慧萍 马英孝 由龙 《电子设计工程》 2024年第23期66-70,75,共6页
为解决快速、准确地识别和定位配电网中短路故障的问题,设计基于模糊神经网络的配电网短路故障自动化识别系统。通过获取的零序电流的稳态基波分量和五次谐波分量,建立模糊神经网络配电网短路故障自动化识别模型;利用映射、生成隶属度函... 为解决快速、准确地识别和定位配电网中短路故障的问题,设计基于模糊神经网络的配电网短路故障自动化识别系统。通过获取的零序电流的稳态基波分量和五次谐波分量,建立模糊神经网络配电网短路故障自动化识别模型;利用映射、生成隶属度函数,并进行模糊推理和归一化处理,输出识别结果。实验表明,当并发用户数达到550个时,系统预留空间维持在43%,超过预设阈值,确保了系统稳定运行。该系统能有效采集配电网线路的零序电流并分离其分量,同时准确识别A相接地短路和BC相间短路故障,应用效果显著。 展开更多
关键词 模糊神经网络 配电网 短路故障 自动化识别系统 五次谐波分量 零序电流
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模糊神经网络滑模控制在高压电极热水锅炉液位控制系统中的应用
20
作者 吴奇 徐海川 +3 位作者 任龙飞 刘锋 王志玺 王赛赛 《工业加热》 CAS 2024年第11期49-52,共4页
针对某公司生产的高压电极热水锅炉在工作过程中的高阶性、非线性及强耦合等特性以及用户对高压电极热水锅炉在电网侧调频调峰应用中的功率稳定性、响应快速性的严苛要求,而现有的控制策略难以满足精确控制(主要指功率)要求的实际情况,... 针对某公司生产的高压电极热水锅炉在工作过程中的高阶性、非线性及强耦合等特性以及用户对高压电极热水锅炉在电网侧调频调峰应用中的功率稳定性、响应快速性的严苛要求,而现有的控制策略难以满足精确控制(主要指功率)要求的实际情况,提出了一种将模糊神经网络控制与滑模变结构控制相结合的先进PID控制器,使其应用在高压电极热水锅炉的液位控制系统中。实验结果显示,将该控制器应用到高压电极热水锅炉的液位控制系统中,可有效克服上述系统的不良特性且有较好的稳定性和响应快速性,能够满足电网侧对电极锅炉在调频调峰中功率稳定性、响应快速性的要求。 展开更多
关键词 高压电极热水锅炉 滑模变结构控制 模糊神经网络控制
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