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基于电压-电流采样轨迹的混合直流输电线路纵联保护方法 被引量:4
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作者 戴志辉 石旭 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2179-2188,I0108,I0109-I0112,共15页
为提高混合直流输电系统线路保护的抗干扰能力和适用范围,提出一种基于电压-电流采样轨迹的直流输电线路保护方案。首先,从理论上分析了直流线路故障时测量电压与测量电流之间的关系,揭示了区内/外故障时的电压-电流线性度差异。然后,... 为提高混合直流输电系统线路保护的抗干扰能力和适用范围,提出一种基于电压-电流采样轨迹的直流输电线路保护方案。首先,从理论上分析了直流线路故障时测量电压与测量电流之间的关系,揭示了区内/外故障时的电压-电流线性度差异。然后,以区外故障时电压-电流所服从的线性模型作为假设模型,将实测数据得到的采样轨迹与假设模型对应的直线进行比对,引入拟合优度指标作为特征量来量化并放大实测数据与假设模型的差异,并进一步给出直流输电线路保护方案。最后,在PSCAD/EMTDC中建模并仿真分析了多种因素对所提保护方案的影响,结果表明所提保护方案能够可靠、快速地识别直流输电线路故障,在高阻和强噪声的场景下仍可适用,且无需提取特征频带,无需双端数据严格同步,对于保护装置的采样率要求较低,易实现工程应用。 展开更多
关键词 混合直流输电 纵联保护 采样轨迹 线性拟合
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用同像权提高任意采样轨迹磁共振图像重建的精度
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作者 钱勇先 徐凯 +1 位作者 刘丽荣 林家瑞 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期330-336,共7页
同像权是一种新的采样密度补偿函数 ,可用来提高任意k空间采样轨迹磁共振图像重建的精度。以同像准则为基础 ,导出了同像权满足的方程 ,并给出了一个迭代解法。首先 ,把同像权用于一维模型 ,从随机采样的数据中重建一维图像。随后 ,把... 同像权是一种新的采样密度补偿函数 ,可用来提高任意k空间采样轨迹磁共振图像重建的精度。以同像准则为基础 ,导出了同像权满足的方程 ,并给出了一个迭代解法。首先 ,把同像权用于一维模型 ,从随机采样的数据中重建一维图像。随后 ,把同像权用于二维图像重建 ,从螺旋轨迹采集的数据中分别重建Shepp Logan模型、水影模型和人体脑部图像。最后 ,计算了同像权重建的图像与模型图像或Pipe权重建图像的差值。这些差值图像显示用同像权重建图像的精度高于Pipe权的精度。 展开更多
关键词 同像权 采样密度补偿函数 任意是空间采样轨迹 磁共振图像重建
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面向环形编织的芯轴牵引轨迹生成与采样算法
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作者 茅睿浩 樊臻 张森林 《宇航材料工艺》 北大核心 2025年第2期27-34,共8页
为提高环形编织精度,本文提出了一种根据芯轴形状以及目标编织角,生成芯轴牵引轨迹的算法。在轨迹生成阶段,考虑了暂态过程中收敛区长度与夹角的变化,提出了动态编织模型,提高了牵引轨迹的生成精度。在轨迹采样阶段,同时考虑轨迹的空间... 为提高环形编织精度,本文提出了一种根据芯轴形状以及目标编织角,生成芯轴牵引轨迹的算法。在轨迹生成阶段,考虑了暂态过程中收敛区长度与夹角的变化,提出了动态编织模型,提高了牵引轨迹的生成精度。在轨迹采样阶段,同时考虑轨迹的空间特征和速度特征,使用自适应采样算法,使采样轨迹尽可能接近原始轨迹,保证最终的编织精度。仿真与实物试验表明,针对复杂芯轴和非恒定目标编织角,本文算法具有更小的编织角误差。 展开更多
关键词 环形编织 编织角 机械臂 轨迹采样
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基于改进NSGA-Ⅱ的纤维缠绕落纱点轨迹采样特征权重优化 被引量:1
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作者 田会方 仇振兴 吴迎峰 《复合材料科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第1期54-59,共6页
针对基于空间特征曲线特征函数的纤维缠绕落纱点轨迹采样算法无法自动选择特征权重的问题,建立以特征权重为变量,以得到采样点线性插值生成曲线与原曲线的MAE,RMSE为目标函数的双目标优化模型。提出基于改进NSGA-Ⅱ算法的双目标优化求... 针对基于空间特征曲线特征函数的纤维缠绕落纱点轨迹采样算法无法自动选择特征权重的问题,建立以特征权重为变量,以得到采样点线性插值生成曲线与原曲线的MAE,RMSE为目标函数的双目标优化模型。提出基于改进NSGA-Ⅱ算法的双目标优化求解方法以优化特征权重。实例验证表明,与传统NSGA-Ⅱ算法相比,改进NSGA-Ⅱ算法求得Pareto解集的MAE,RMSE平均下降了0.002和0.105,算法选取特征权重的MAE,RMSE比特征权重为(0.1,0.3)的MAE,RMSE分别降低了约12.9%和8.5%,比特征权重为(0.9,0.1)的MAE,RMSE分别降低了约20.6%和11.4%,有效地提高了落纱点轨迹采样的精度。 展开更多
关键词 落纱点轨迹采样 空间曲线特征函数 NSGA-Ⅱ算法 复合材料
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基于电流突变采样值轨迹特征的快速母线保护 被引量:3
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作者 王兴国 于溯 +3 位作者 周泽昕 郭雅蓉 李勇 柳焕章 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1423-1431,共9页
新能源电源提供的短路电流幅值受限,故障特征弱化,影响母线故障的快速准确识别。该文利用三相电流同一采样值突变量快速提取电流突变特征,将母线各支路电流进行分组,分别构造了两种启动元件,根据启动元件的动作时序,快速识别母线区内、... 新能源电源提供的短路电流幅值受限,故障特征弱化,影响母线故障的快速准确识别。该文利用三相电流同一采样值突变量快速提取电流突变特征,将母线各支路电流进行分组,分别构造了两种启动元件,根据启动元件的动作时序,快速识别母线区内、外部故障和区外转区内故障。建立了母线多支路分组电流突变量采样值的分析平面,经过极性转换与采样值积分,直观反映母线区内外故障时电流突变采样值的运动轨迹,在此基础上,建立了识别母线区内外故障的保护动作区。利用实时数字仿真平台(real time digital system,RTDS)建立仿真系统,仿真结果表明,母线故障时,启动元件动作时间小于1ms,利用电流突变采样值轨迹可以快速识别区内外故障及转换性故障。 展开更多
关键词 母线保护 电流采样值突变量 启动元件 区内外故障 电流采样轨迹
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基于双重注意力时空图卷积网络的行人轨迹预测 被引量:2
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作者 向晓倩 陈璟 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2586-2595,共10页
当前行人轨迹预测研究面临两大挑战:1)如何有效提取行人前后帧之间的时空相关性;2)如何避免在轨迹采样过程中受到采样偏差的影响而导致性能下降.针对以上问题,提出基于双重注意力时空图卷积网络与目的抽样网络的行人轨迹预测模型.利用... 当前行人轨迹预测研究面临两大挑战:1)如何有效提取行人前后帧之间的时空相关性;2)如何避免在轨迹采样过程中受到采样偏差的影响而导致性能下降.针对以上问题,提出基于双重注意力时空图卷积网络与目的抽样网络的行人轨迹预测模型.利用时间注意力捕获行人前后帧的关联性,利用空间注意力获取周围行人之间的相关性,通过时空图卷积进一步提取行人之间的时空相关性.引入可学习的抽样网络解决随机抽样导致的分布不均匀的问题.大量实验表明,在ETH和UCY数据集上,新方法的精度与当前最先进的方法相当,且模型参数量减少1.65×10^(4),推理时间缩短0.147 s;在SDD数据集上精度虽略有下降,但模型参数量减少了3.46×10^(4),展现出良好的性能平衡,能为行人轨迹预测提供新的有效途径. 展开更多
关键词 轨迹预测 深度学习 图卷积网络 时空图卷积 时间注意力 空间注意力 轨迹采样
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面向无人机救援搜寻的多轨迹策略优化方法 被引量:4
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作者 王鹏 王小清 吴仁彪 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4381-4391,共11页
无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹... 无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹数据产生采样偏差;引入数据增强技术,进一步丰富轨迹数据特征;提出结合信息熵的目标损失函数,指导模型探索更优可行解空间。网络模型采用编码-解码框架,通过调整注意力机制网络提升编码器学习能力,利用添加残差子层提升解码器泛化能力。采用随机数据集和公共数据集分别验证模型的优化效果和泛化性能。试验结果显示,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比理论最优解,在计算时间方面平均缩短了94.3%。此外,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比对照方法的解,在平均差距方面相对提升了95.1%,在标准差方面降低了4.4%,为提升无人机救援搜寻效率提供了技术参考。 展开更多
关键词 公共安全 救援搜寻 旅行商问题 深度强化学习 注意力机制 轨迹采样 数据增强
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智能体记忆引导的学习与决策: 海马体记忆回放的视角
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作者 朱觐镳 吴一帆 王东署 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1753-1764,共12页
生物体记忆回放对提高其学习和决策能力有重要作用.研究表明,生物体记忆回放主要是由位于海马体内的位置细胞完成的,在回放激活顺序和具体激活位置上具有多样性,但是现有模拟海马体记忆回放研究方法大多形式单一,只模拟了单方向或者部... 生物体记忆回放对提高其学习和决策能力有重要作用.研究表明,生物体记忆回放主要是由位于海马体内的位置细胞完成的,在回放激活顺序和具体激活位置上具有多样性,但是现有模拟海马体记忆回放研究方法大多形式单一,只模拟了单方向或者部分情形下的回放,难以较好地复现海马体记忆回放机理.因此,结合生物体记忆回放机理,多方面模拟海马体位置细胞的记忆回放功能来提高智能体的学习与决策性能,具有重要的研究价值和应用前景.针对静态栅格场景,本文通过使用组合的强化学习机制来模拟海马体重新激活的多样性,设计了一种轨迹采样和优先扫描两个过程相互交替使用的双向搜索模型,来模拟海马体不同位置记忆的再激活,同时,通过在线学习和离线学习的方式分别模拟生物体清醒和睡眠状态下的记忆机理,更好地复现海马体的记忆回放过程.进一步地,针对变化的动态场景,设计具有“一套参数,两段更新”功能的深度双向搜索模型,来提高智能体动态环境下的学习与决策性能.复杂静态和动态栅格环境下智能体导航实验以及与其他强化学习算法的性能对比实验验证了本文所提模型的有效性. 展开更多
关键词 记忆引导 决策 海马体 记忆回放 轨迹采样 优先扫描
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基于不确定性感知的多智能体主动式无线电地图估计
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作者 张蕴霖 邵晋梁 +2 位作者 陈凯 程玉华 李铁山 《电子科技大学学报》 2025年第5期660-670,共11页
无线电地图是掌握电磁环境态势的关键要素。针对多机协同监测与构建无线电地图的场景,提出一种基于不确定性感知的采样轨迹规划协同控制方法,涵盖地图估计、区域探索和邻域探索三大模块。首先,采用高斯过程回归对无线电地图进行周期性重... 无线电地图是掌握电磁环境态势的关键要素。针对多机协同监测与构建无线电地图的场景,提出一种基于不确定性感知的采样轨迹规划协同控制方法,涵盖地图估计、区域探索和邻域探索三大模块。首先,采用高斯过程回归对无线电地图进行周期性重构,通过后验分布方差表征不确定性,为轨迹规划提供量化依据。其次,利用维诺图动态分配探索窗口,并设计不确定区域的质心检测与评估方法,以引导智能体优先探索高不确定性子区域。最后,智能体抵达质心位置后,结合历史采样点的空间分布特征,设计基于贪心测量的搜索方法,以实现低采样密度空间的邻域优先采样。仿真实验结果表明,提出的算法能够在短时间内采集高质量的数据,并在地图探索时间以及地图估计精度等方面均得到提升。 展开更多
关键词 无线电地图估计 多智能体系统 协同控制 高斯过程回归 采样轨迹规划
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