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自适应RBF-LBF串联神经网络结构与参数优化方法被引量：3: 1; 作者高大启《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期575-586,共12页; 研究了前向单层径基函数 (RBF)网络和前向单层线性基本函数 (LBF)网络的分类机理 ,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点 .如果两个或两个以上核函数属于同一... 展开更多; 关键词自适应rbf-lbf串联神经网络网络结构参数优化方法径基函数模式分类感知器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制器被引量：13: 2; 作者张爱国韩军锋蒋程《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期15-19,24,共6页; 提出了一种基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制策略,并设计了控制器的结构。该控制器主要由系统辨识和PI参数整定两个神经网络组成,并给出了它们的学习算法。该控制器在动态过程中,利用神经网络对SSSC的有功控制器和无功控制器的P... 展开更多; 关键词静止同步串联补偿器(SSSC) 自适应PI控制神经网络潮流控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络PID控制的SSSC控制器研究被引量：4: 3; 作者李娟隋霄《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1819-1823,共5页; 在介绍静止同步串联补偿器（SSSC）的数学模型和控制结构的基础上,提出了一种基于RBF神经网络PID控制策略的SSSC新型潮流控制器,设计了控制器的结构。选择含SSSC的电力系统工作在有功功率控制模式下,利用PID控制器对系统进行闭环控制,... 展开更多; 关键词静止同步串联补偿器 RBF神经网络自适应PID控制有功功率控制器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非对称卷积神经网络的电弧故障检测系统被引量：6: 4; 作者张婷张认成杨凯《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期116-125,共10页; 串联电弧故障是引发电气火灾的重要原因,对其有效检测能确保线路的正常运行和电气设备的可靠工作。根据低压串联电弧故障的检测难点,提出了基于非对称卷积神经网络的识别模型,用于适应性地提取串联电弧故障信息。针对串联电弧故障种类... 展开更多; 关键词串联电弧故障检测格拉姆角差场残差神经网络适应性非对称卷积多通道注意力机制在线检测系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

串联弹性驱动器的设计及力矩控制研究被引量：1: 5; 作者董伯麟杨瑞伟《机械设计与制造》北大核心 2022年第6期167-171,共5页; 为了改善机器人在人机交互过程中力矩柔顺性问题,对机器人关节中的串联弹性驱动器(Series Elastic Actuator,SEA)进行了改进,从而提高了SEA驱动器中弹性体受力与变形的线性特性。在力矩控制器的设计中,采用了基于数据驱动控制的无模型... 展开更多; 关键词串联弹性驱动器力矩控制人机交互 BP神经网络无模型自适应控制数据驱动控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应RBF-LBF串联神经网络结构与参数优化方法被引量：3: 1; 作者高大启; 机构华东理工大学计算机科学与工程系; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期575-586,共12页; 基金国家自然科学基金 (60 2 75 0 17) 上海市重点科技攻关项目(0 2 5 115 0 2 8)资助; 文摘研究了前向单层径基函数 (RBF)网络和前向单层线性基本函数 (LBF)网络的分类机理 ,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点 .如果两个或两个以上核函数属于同一类 ,在输入空间相距较近且未被其它类别的样本分隔开来的情况下 ,则应考虑将之合并 ,或者使它们的作用区域部分重叠 .从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的单层感知器的分类阈值为0 .5 ,进而提出了由单层RBF网络和单层感知器组成的串联RBF LBF神经网络 .文中详细给出了确定该串联RBF LBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度的优化算法 .一般来说 ,该算法的计算复杂性比前向单隐层感知器采用的误差反传算法要小或至少相当 .对几个经典的模式分类难题的处理结果表明 ,与一般RBF网络和前向单隐层感知器网络相比 ,该串联RBF LBF网络及其自适应学习算法具有收敛速度快 ,分类精度高 ,易于得到最小结构 ,在学习过程中不易陷入局部极小点等优点 ,有利于实现实时分析 .实验结果同时也验证了单层LBF网络对提高RBF LBF网络分类正确率的重要性 .; 关键词自适应rbf-lbf串联神经网络网络结构参数优化方法径基函数模式分类感知器; Keywords Computational complexity Convergence of numerical methods Functions Learning algorithms Optimization Pattern recognition; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制器被引量：13: 2; 作者张爱国韩军锋蒋程; 机构华北电力大学电气与电子工程学院河南省电力勘测设计院华锐风电科技(集团)股份有限公司; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期15-19,24,共6页; 文摘提出了一种基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制策略,并设计了控制器的结构。该控制器主要由系统辨识和PI参数整定两个神经网络组成,并给出了它们的学习算法。该控制器在动态过程中,利用神经网络对SSSC的有功控制器和无功控制器的PI参数进行在线调整,提高了控制器的自适应能力和鲁棒性。在Matlab动态仿真环境中建立了控制系统的仿真模型,并基于此模型对系统的暂态行为和输电线路潮流的调节过程进行了仿真,仿真结果验证了该控制器在潮流控制上的有效性和适应性。; 关键词静止同步串联补偿器(SSSC) 自适应PI控制神经网络潮流控制; Keywords SSSC adaptive PI control neural network power flow control; 分类号 TM761.1 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF神经网络PID控制的SSSC控制器研究被引量：4: 3; 作者李娟隋霄; 机构东北电力大学电气工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1819-1823,共5页; 文摘在介绍静止同步串联补偿器（SSSC）的数学模型和控制结构的基础上,提出了一种基于RBF神经网络PID控制策略的SSSC新型潮流控制器,设计了控制器的结构。选择含SSSC的电力系统工作在有功功率控制模式下,利用PID控制器对系统进行闭环控制,而采用RBF神经网络的自学习能力可以改善传统PID控制器中参数固定不变的缺点,对PID控制器的3个参数进行实时在线调整,确保输电线路的有功功率能快速达到给定的参考值。最后,在MATLAB/Simulink仿真环境中对所设计的控制器进行了仿真验证。并同传统PID控制器和BP神经网络PID控制器分别进行比较,结果表明所提出控制策略具有较好的适应性和鲁棒性。; 关键词静止同步串联补偿器 RBF神经网络自适应PID控制有功功率控制器; Keywords Static synchronous series compensation RBF neural network self-tuning PID control active power controller; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] 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

题名基于非对称卷积神经网络的电弧故障检测系统被引量：6: 4; 作者张婷张认成杨凯; 机构华侨大学机电及自动化学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期116-125,共10页; 基金国家自然科学基金(52175508) 中央高校基本科研业务费专项资金(ZQN-1001)项目资助。; 文摘串联电弧故障是引发电气火灾的重要原因,对其有效检测能确保线路的正常运行和电气设备的可靠工作。根据低压串联电弧故障的检测难点,提出了基于非对称卷积神经网络的识别模型,用于适应性地提取串联电弧故障信息。针对串联电弧故障种类多、信息隐蔽等问题,首先利用格拉姆角差场时域数据处理方法,将负载模拟的时域信号经过极坐标变换、三角变换后映射到二维矩阵中,以增加故障数据点的空间占有率和数据关联信息。之后,为了不增加时间开销,同时改善模型的识别效能,使用自适应非对称卷积、多通道离散注意力机制改进残差神经网络,作为低压线路中的串联电弧故障模型。最后,利用容器封装已训练好的故障识别模型,实现故障信息的快速分析。验证表明,所提方法对串联电弧故障的识别率达到99.95%,具有良好的识别效果。; 关键词串联电弧故障检测格拉姆角差场残差神经网络适应性非对称卷积多通道注意力机制在线检测系统; Keywords series arc fault detection Gramian difference angular field residual neural network adaptive asymmetric convolution multichannel attention mechanism on-line detection system; 分类号 TN98 [电子电信—信息与通信工程] TH89 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名串联弹性驱动器的设计及力矩控制研究被引量：1: 5; 作者董伯麟杨瑞伟; 机构合肥工业大学机械工程学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2022年第6期167-171,共5页; 文摘为了改善机器人在人机交互过程中力矩柔顺性问题,对机器人关节中的串联弹性驱动器(Series Elastic Actuator,SEA)进行了改进,从而提高了SEA驱动器中弹性体受力与变形的线性特性。在力矩控制器的设计中,采用了基于数据驱动控制的无模型自适应控制算法(MFAC),并利用BP神经网络算法实现控制器参数的在线自整定。该数据驱动控制算法在不需要建立受控系统精确数学模型的情况下,即可实现串联弹性驱动器(SEA)的力矩控制。既简化了控制器设计的难度,避免了机器人关节建模的复杂性和未建模的动态误差,又提高了控制系统对负载扰动的鲁棒性。为了验证控制方法的有效性,对SEA驱动器进行仿真分析。仿真结果验证了所设计的控制方法对SEA力控具有良好的跟随性,能够实现机器人与人、环境之间的安全物理交互。; 关键词串联弹性驱动器力矩控制人机交互 BP神经网络无模型自适应控制数据驱动控制; Keywords Series Elastic Actuator Torque Control Human-Computer Interaction BP Neural Network Model-Free Adaptive Control Data-Driven Control; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TP242.6 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	自适应RBF-LBF串联神经网络结构与参数优化方法	高大启	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于神经网络自适应PI控制的SSSC潮流控制器	张爱国韩军锋蒋程	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2010	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBF神经网络PID控制的SSSC控制器研究	李娟隋霄	《控制工程》 CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于非对称卷积神经网络的电弧故障检测系统	张婷张认成杨凯	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	串联弹性驱动器的设计及力矩控制研究	董伯麟杨瑞伟	《机械设计与制造》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料