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2022年青海门源6.9级地震前态矢量异常研究
1
作者 张小涛 余怀忠 《地震研究》 北大核心 2025年第2期247-252,共6页
2022年1月8日青海门源6.9级地震前存在多项地震活动性和地球物理异常,利用态矢量方法回溯性研究其震前异常,通过遍历3°×3°至12°×12°的研究区域发现,选取8°×8°的研究范围能更好地反映震前... 2022年1月8日青海门源6.9级地震前存在多项地震活动性和地球物理异常,利用态矢量方法回溯性研究其震前异常,通过遍历3°×3°至12°×12°的研究区域发现,选取8°×8°的研究范围能更好地反映震前异常;震前门源地震存在态矢量的模(M)、态矢量增量的模(ΔM)、态矢量之间的夹角变化(φ)和态矢量与单位矢量的转角变化(φ_(c))4个参量的异常;4个参量中的M和ΔM映震效果要优于φ和φ_(c)。总体来看,门源地震前态矢量异常变化平稳,震前异常突出,属于中短期异常。 展开更多
关键词 态矢量 门源地震 回溯性研究 地震异常
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网格激光高反抑制与中心提取误差修正
2
作者 王标 吴南南 +3 位作者 马宇晗 姚彦峰 王永红 李骏睿 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期57-74,共18页
线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法... 线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法,对偏振片旋转角度进行标定,达到对高反光表面的最佳程度抑制。基于法向量的激光中心与光平面对应方法,利用像素Hessian矩阵特征值最大时的特征向量,将激光中心与所属的光平面对应。采用基于仿射变换的中心提取方法,将非正交网格通过仿射变换转为正交后提取中心点,提高三维重建的准确性。最后建立了测量误差与高度的误差修正模型,减少了测量系统误差。实验结果表明,网格激光传统算法扫描金属表面高反光区域,扫描结果会有边缘缺失,测量误差为0.8 mm;而本文所提方法能够有效抑制金属表面高反光带来的影响,实现激光中心提取与光平面的准确对应,测量误差达到0.39 mm,最后经过误差修正,金属表面高光区域测量精度有较大提升,测量误差可达0.1 mm。本文所提方法与网格激光传统算法测量结果相比,测量误差减少了87.5%。该方法实现了金属表面高反光抑制下的网格激光扫描三维重建,扫描效率与测量精度得到提升,为未来的工业测量提供方法和参考。 展开更多
关键词 三维测量 网格激光 偏振态 中心提取 法向量
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电力变压器内部故障的递进分层诊断方法 被引量：1
3
作者 咸日常 李云淏 +4 位作者 刘焕国 王昭璇 张海强 胡玉耀 王玮 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1726-1734,I0079,I0080,共11页
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变... 电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障递进分层诊断方法。首先介绍改进灰狼算法与最小二乘支持向量机的原理,建立电力变压器故障递进分层、自动诊断及定位模型;其次基于300组电力变压器的状态量,利用核主成分分析法进行降维处理,选取线性无关的特征状态量,依据DL/T 1685—2017《油浸式变压器状态评价导则》进行离散化处理,借助算法模型递进分层、自动诊断:第一层诊断故障回路、第二层确定故障部位、第三层明确故障原因,得到各分类器的诊断准确率及惩罚系数和核函数参数的最优组合解,并与其他算法模型的故障诊断结果进行分析对比;最后以实际故障案例验证方法的有效性。结果表明:该文所提诊断模型比其他方法拥有更高准确率和更快的运算速度。 展开更多
关键词 电力变压器 改进灰狼算法 最小二乘支持向量机 多状态量 内部故障 递进分层诊断
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基于卡尔曼前馈拟合状态观测器的储纬器用永磁同步电动机霍尔位置检测方法
4
作者 孟子钰 鲁文其 +3 位作者 张颂 苗盛鸿 黄富华 彭来湖 《纺织学报》 北大核心 2025年第9期232-241,共10页
基于开关型霍尔位置传感器的永磁同步电动机控制系统虽具有高功率密度、高效率等优势,但该类型传感器的信号跳变离散,使电动机的位置和速度估算出现较大误差,进而影响了储纬器纱线输送的运行性能。为提高电动机转子估算的精度,以增强储... 基于开关型霍尔位置传感器的永磁同步电动机控制系统虽具有高功率密度、高效率等优势,但该类型传感器的信号跳变离散,使电动机的位置和速度估算出现较大误差,进而影响了储纬器纱线输送的运行性能。为提高电动机转子估算的精度,以增强储纬器纱线输送的稳定性,提出了基于卡尔曼前馈拟合状态观测器的电动机转子位置和速度估计方法。首先采用卡尔曼迭代算法对离散的霍尔信号进行滤波及拟合,以消除霍尔安装偏差造成的噪声扰动;其次,采用全维状态观测器对电动机的转子位置信息进行估算,最终获得连续的电动机转子位置和速度信息。为验证提出算法的有效性,搭建实验平台进行了测试。结果表明:相较于传统的线性外插算法,采用改进卡尔曼前馈拟合状态观测器算法的系统,在启动阶段,电动机转子位置及速度的估算精度更高;在整个运行过程,纱线输送的动态性能和稳态性能更好。 展开更多
关键词 霍尔传感器 永磁同步电动机 储纬器 卡尔曼滤波 全维状态观测器 矢量控制
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大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别研究
5
作者 仇丹丹 段新华 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第16期185-189,共5页
为解决舰船无线通信网的“小样本-高噪声”问题,避免过拟合,研究大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别方法。采集舰船无线通信网大数据,提取舰船无线通信网状态特征,通过大数据驱动的半监督学习算法为未知标签的无线通信网状态特征... 为解决舰船无线通信网的“小样本-高噪声”问题,避免过拟合,研究大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别方法。采集舰船无线通信网大数据,提取舰船无线通信网状态特征,通过大数据驱动的半监督学习算法为未知标签的无线通信网状态特征样本生成高可信度的伪标签,以已知标签样本和带伪标签的未知样本为大数据驱动的最小二乘半监督支持向量机模型的输入,输出舰船无线通信网异常状态辨别结果。实验证明,该方法可有效采集舰船无线通信网大数据,并提取网络状态特征;该方法异常状态辨别残差的最高自相关系数约为0.2,即辨别结果与实际结果的差距小,异常状态辨别精度高。 展开更多
关键词 大数据驱动 舰船通信网 异常状态辨别 支持向量机
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基于稳态特征提取和CWLS-SVM的W火焰锅炉NOx排放量预估 被引量：1
6
作者 于闻歌 赵文杰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期116-124,共9页
燃煤电厂排放的氮氧化物是环境污染的主要来源之一,燃烧优化可以有效降低锅炉NOx排放量,NOx排放量预测模型作为燃烧优化的基础,受到了人们广泛的关注。针对火电厂W火焰锅炉,提出了一种基于稳态特征提取的模型样本集构造方法,在此基础上... 燃煤电厂排放的氮氧化物是环境污染的主要来源之一,燃烧优化可以有效降低锅炉NOx排放量,NOx排放量预测模型作为燃烧优化的基础,受到了人们广泛的关注。针对火电厂W火焰锅炉,提出了一种基于稳态特征提取的模型样本集构造方法,在此基础上,提出一种组合加权最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)建立NOx排放量预测模型。首先通过机理分析确定模型输入变量,基于滑动窗口对海量历史运行数据进行稳态特征搜索,以组合相似度判断法进一步筛选特征,构造模型样本集;然后,针对实际生产中LS-SVM对异常值和噪声干扰敏感、不同输入变量对结果的差异性影响等问题,采用基于局部异常因子的经验风险项加权和基于最大信息系数的特征变量加权的方法对LS-SVM进行了改进;最后进行了多种仿真对比实验。结果表明,CWLS-SVM相比于LS-SVM与其他神经网络模型,具有更强的鲁棒性和泛化能力,对实现锅炉燃烧优化具有重要意义。 展开更多
关键词 NOx排放量预测 稳态特征提取 最小二乘支持向量机 样本集构造 特征加权
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基于IWOA-SVR的锂离子电池健康状态在线快速检测 被引量：2
7
作者 陈洋 黄江东 +2 位作者 余春雷 谢基 姜伟 《分析测试学报》 北大核心 2025年第3期402-410,共9页
该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性... 该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性,算法在传统鲸鱼优化算法中融入自适应权重调整机制与Levy飞行策略,有效克服了传统方法在线评估SOH时误差偏大的问题。最后,采用恒流恒压充电与恒流充电两种典型工况下的实验测试数据进行验证,结果表明IWOA-SVR检测方法具有更高的稳定性和准确性,最大误差可控制在1.4%以内。同时,在平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两项关键评估指标上,IWOA-SVR均显著优于对比算法,充分证明了其在锂离子电池SOH在线检测中的高精度与强鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 改进鲸鱼优化算法 支持向量回归 电池健康状态检测
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低速重载滚动轴承状态PSO-SVM识别方法研究
8
作者 张永鑫 宋晓庆 王志阳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期273-278,共6页
滚动轴承在不同状态下的标签化样本中通常包含多种故障模式和噪声,他们之间的关系往往是非线性的。传统方法往往难以处理这种复杂的非线性关系,且需要手动选择特征,易导致信息丢失或引入噪声,影响识别效果,为此提出一种低速重载滚动轴... 滚动轴承在不同状态下的标签化样本中通常包含多种故障模式和噪声,他们之间的关系往往是非线性的。传统方法往往难以处理这种复杂的非线性关系,且需要手动选择特征,易导致信息丢失或引入噪声,影响识别效果,为此提出一种低速重载滚动轴承状态粒子群优化算法-支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,PSO-SVM)识别方法。提取低速重载滚动轴承振动信号的层次时移多尺度波动散布熵作为轴承状态特征,并量化不同状态样本特征之间的差异。引入支持向量机构建低速重载滚动轴承状态识别模型,SVM将输入的非线性可分样本向量映射至高维空间,在空间中搜索最优线性平面,避免非线性带来的负面影响。并利用粒子群优化算法寻优支持向量机参数,获取最优参数组合,通过标签化样本集训练SVM作为状态识别模型,将训练完成SVM用于低速重载滚动轴承状态识别。实验结果表明,所提方法状态识别准确性较高,说明其能够更准确地识别出轴承的不同状态。 展开更多
关键词 低速重载滚动轴承 层次时移多尺度波动散布熵 粒子群优化算法 支持向量机 状态识别
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改进ResNet结合MKSVDD的谐波减速器多状态同尺度定量评估方法
9
作者 孙宇林 罗双 +2 位作者 康守强 王玉静 刘连胜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期304-316,共13页
针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减... 针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减速器多状态同尺度定量评估框架,并对微弱故障敏感的声发射信号进行连续小波变换构建二维时频图数据集;其次提出卷积注意力模块改进ResNet以充分挖掘二维时频图的深层特征;再引入多核核函数改进支持向量数据描述,基于谐波减速器正常状态的深层特征构建MKSVDD健康状态评估模型;然后,计算不同故障程度的特征相对于正常状态球心的距离,构建评估指标,通过拟合得到定量评估曲线;此外,根据谐波减速器的结构和声发射信号传播机理,提出相对距离补偿方案以构建多状态评估指标,实现谐波减速器不同健康状态在同一尺度下的定量评估。通过搭建谐波减速器实验台,对未知故障程度的数据进行多组对比实验的结果表明,改进后的深度残差网络提取到的特征更聚集,所提方法能实现谐波减速器不同故障位置在同一尺度下的定量分析,且评估误差不超过3.2%,有效完成谐波减速器多状态同尺度的定量评估。 展开更多
关键词 谐波减速器 卷积注意力机制 多核支持向量数据描述 多故障状态 定量评估
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数据缺失下基于构建可靠电池模型的荷电状态估计
10
作者 毛玲 赵建辉 +2 位作者 林涛 赵晋斌 胡琴 《电工技术学报》 北大核心 2025年第20期6733-6743,共11页
可靠的测量数据对于锂离子电池的荷电状态(SOC)估计至关重要。然而,在实际应用中,数据缺失和噪声干扰会影响SOC估计的可靠性。首先,该文分析了随机缺失数据对电池SOC估计的影响,并采用伯努利方程模拟传感器随机故障导致数据缺失的情况... 可靠的测量数据对于锂离子电池的荷电状态(SOC)估计至关重要。然而,在实际应用中,数据缺失和噪声干扰会影响SOC估计的可靠性。首先,该文分析了随机缺失数据对电池SOC估计的影响,并采用伯努利方程模拟传感器随机故障导致数据缺失的情况。其次,结合相关向量机(RVM)和随机森林(RF)两种算法,实现对不可靠环境下更高精度的荷电状态估计和端电压输出。同时,引入无迹卡尔曼滤波(UKF),以降低噪声对SOC估计的影响。最后,通过实验平台测试的数据对该方法进行验证,实验结果表明,所提方法能够在不同工况和多种缺失率下的平均绝对误差(MAE)保持在1%以内,表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 数据缺失 相关向量机 随机森林
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基于SVDD和SVM的高压调门油动机状态监测系统研究
11
作者 马立强 姜安琦 +2 位作者 姜万录 郑云飞 吴凤和 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期238-248,共11页
在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SV... 在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)异常检测和支持向量机(support vector machine,SVM)故障诊断的高压调门油动机状态监测系统。首先,从原始数据中提取时域(time domain,T)、频域(frequency domain,F)和时频域小波包子带能量(wavelet packet subband energy,W)特征,并通过特征融合及归一化的方式形成新的多维融合特征向量TFW。随后,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对TFW进行深层次挖掘,生成更具表现力的特征TFWCNN,以此作为SVDD和SVM模型的输入。搭建了高压调门油动机故障模拟试验台,用以采集数据并验证该方法的有效性。研究结果表明:在三个具有不同阀位开度的高压调门油动机动态数据集上,SVDD异常检测的F1分数分别达到0.9991、0.9978和0.9760;SVM故障诊断的F1分数分别为0.9988、0.9950和0.9867;不仅说明该方法在高压调门油动机的状态监测中表现出的优异性能,同时也说明深度TFWCNN特征在高压调门油动机状态监测中的有效性和准确性;还为类似的汽轮机状态监测诊断系统提供了一种有效的技术方案。 展开更多
关键词 高压调门油动机 支持向量数据描述(SVDD)异常检测 支持向量机(SVM)故障诊断 状态监测系统
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基于CEEMDAN和QPSO-SVM的变压器绕组振动状态辨识方法
12
作者 刘必兴 陈志英 +3 位作者 张修伦 白毅翔 欧庆炀 陈国炎 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期452-458,共7页
针对变压器振动信号成分复杂、绕组状态辨识准确度不高的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和量子粒子群(QPSO)优化支持向量机(SVM)的变压器绕组振动信号状态辨识方法.根据CEEMDAN算法将振动信号分解为固有模... 针对变压器振动信号成分复杂、绕组状态辨识准确度不高的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和量子粒子群(QPSO)优化支持向量机(SVM)的变压器绕组振动信号状态辨识方法.根据CEEMDAN算法将振动信号分解为固有模态函数(IMF).计算IMF的排列熵、包络熵和能量熵,构建混合特征向量,用QPSO-SVM算法对不同状态的绕组振动信号进行辨识.为验证该算法的准确性,搭建振动实验平台,采集5种不同状态绕组的振动信号进行特征提取和状态辨识.结果表明,该方法能够准确识别绕组状态,精准度为94%,具有较好的工程应用价值. 展开更多
关键词 振动信号 自适应噪声完备集合经验模态分解 支持向量机 特征提取 状态辨识
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基于声发射和支持向量机的滑动轴承润滑状态识别实验 被引量：2
13
作者 王琳 王星 +2 位作者 滕金磊 张宝文 鲁如烨 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第12期6-10,共5页
为了对滑动轴承润滑状态进行高效快速准确地在线识别,设计搭建了滑动轴承润滑状态实验台及声发射测量系统,使用声发射技术和遗传算法优化支持向量机的方法对滑动轴承润滑状态进行了实验测试和分析识别。通过对声发射信号进行预处理,从... 为了对滑动轴承润滑状态进行高效快速准确地在线识别,设计搭建了滑动轴承润滑状态实验台及声发射测量系统,使用声发射技术和遗传算法优化支持向量机的方法对滑动轴承润滑状态进行了实验测试和分析识别。通过对声发射信号进行预处理,从时域、频域、信息熵等多方面提取和选择有效特征参数,将提取到的有效特征参数组合成特征向量用作支持向量机的输入并得到支持向量机分类器的识别结果;通过遗传算法对惩罚因子和核函数参数组合进行优化,获得最佳的润滑状态识别结果,总体准确率达到了93.3%。 展开更多
关键词 风电齿轮箱 滑动轴承 润滑状态 声发射 支持向量机
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山区铁路隧道工程资源环境影响效应评估研究 被引量：7
14
作者 闫林君 陈慧鑫 +2 位作者 鲍学英 王起才 李亚娟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1613-1623,共11页
山区地质复杂、环境敏感、生态脆弱,致使铁路隧道建设难度大,且在资源节约、环境保护等方面面临较高要求。绿色设计作为绿色建设的先行环节,对减少隧道建设对资源环境的扰动作用,达到资源节约、环境友好的目的起关键引领作用。为定量评... 山区地质复杂、环境敏感、生态脆弱,致使铁路隧道建设难度大,且在资源节约、环境保护等方面面临较高要求。绿色设计作为绿色建设的先行环节,对减少隧道建设对资源环境的扰动作用,达到资源节约、环境友好的目的起关键引领作用。为定量评估山区铁路隧道工程的资源环境影响效应、衡量隧道设计的绿色程度,提出一种山区铁路隧道工程资源环境影响效应分析方法。首先,基于“驱动力-状态-响应”模型(Driving force-State-Response,DSR),以隧道设计参数为驱动力指标、资源环境状况为状态指标、隧道设计措施为响应指标,构建山区铁路隧道工程资源环境影响效应评估指标体系,并建立各指标分级标准;其次,运用一种具有自学习自调整能力的支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)对隧道工程的资源环境影响效应进行评估;再次,以驱动力指标和响应指标为分析对象,运用考虑指标间关联关系及叠加效应的敏感性分析法,甄别对隧道工程资源环境影响效应优化具有重要影响的隧道设计因素;最后,以某山区铁路隧道工程为例,得到该隧道工程的资源环境影响效应值为4.7157,对应等级为较好,表明该隧道工程绿色设计水平较好,资源集约节约利用较合理、环境保护力度较大,可为其他类似工况隧道工程的绿色设计提供借鉴。此外,分析结果显示,注浆加固效果是导致该隧道工程资源环境影响效应变化最敏感的因素,其次为清污分流比例,可着重从这2个方面进行优化设计,以实现隧道工程资源环境影响效应的进一步优化。研究结果验证了本文研究方法的适用性和可操作性,可为山区铁路隧道工程资源环境影响效应评估及明确隧道工程优化设计方向提供科学依据。 展开更多
关键词 山区铁路隧道工程 资源环境影响效应 “驱动力-状态-响应”模型 支持向量回归模型 敏感性分析
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基于扩张状态观测器的永磁直线同步电机改进模型预测电流控制 被引量：5
15
作者 赵希梅 孙文浩 金鸿雁 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期34-42,共9页
针对永磁直线同步电机(PMLSM)模型预测电流控制(MPCC)中存在的电流脉动过大、在线计算复杂的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的改进MPCC策略。利用最优电压矢量相角和重新划分后的电压矢量扇区,改进第一电压矢量的选取方式,减小... 针对永磁直线同步电机(PMLSM)模型预测电流控制(MPCC)中存在的电流脉动过大、在线计算复杂的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的改进MPCC策略。利用最优电压矢量相角和重新划分后的电压矢量扇区,改进第一电压矢量的选取方式,减小第二电压矢量选择范围,以实现电压矢量的快速选取,进而降低电流脉动。同时,为了提高PMLSM抗负载扰动能力,通过ESO对扰动进行观测,将观测到的扰动转换为电流进行补偿,提高系统的鲁棒性,且补偿电流可起到进一步减小电流脉动的作用。仿真结果表明,所提出的控制方法切实可行,与MPCC相比,基于ESO的改进MPCC系统具有更好的控制性能、更小的电流脉动和较强的鲁棒性能。 展开更多
关键词 永磁直线同步电机 改进模型预测电流控制 扩张状态观测器 最优电压矢量相角 电流脉动 鲁棒性
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粮食补贴政策的运行机制与改革逻辑——基于不确定性状态依存方法的解释 被引量：8
16
作者 钱煜昊 钟钰 钱龙 《西北农林科技大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第2期24-34,共11页
从种粮主体视角出发,引入劳动市场收入跨度概念,基于空间向量和不确定性状态依存方法构建了粮食补贴政策运行机制与改革逻辑的理论分析框架。基于该理论框架发现:(1)粮食补贴政策的核心作用之一是为粮食产业吸引较高技能禀赋的种粮者;(2... 从种粮主体视角出发,引入劳动市场收入跨度概念,基于空间向量和不确定性状态依存方法构建了粮食补贴政策运行机制与改革逻辑的理论分析框架。基于该理论框架发现:(1)粮食补贴政策的核心作用之一是为粮食产业吸引较高技能禀赋的种粮者;(2)不同类型粮食补贴都会被当成收入性补贴,其产生的收入效应会起到扩大粮食种植面积和促进粮食科技进步的作用。因此应从政策空间、政策目标和政策弹性3个维度改革完善我国粮食补贴政策:一是进一步聚焦政策目标,提高技能型经营主体种粮意愿;二是充分发挥政策乘数效应,补贴聚焦产业链中后端;三是着力优化政策响应机制,抓住信息技术革命契机。 展开更多
关键词 粮食补贴 改革逻辑 不确定性状态依存方法 空间向量
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基于深度自编码器的城市固废焚烧过程燃烧状态识别
17
作者 王印松 赵佳玉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第10期1729-1737,共9页
国内城市固废(municipal solid waste,MSW)的组分复杂且多变,其焚烧过程的燃烧状态识别主要依靠人工判断,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,提出了一种基于深度自编码器的分区域燃烧状态识别方法。首先,依据炉排结构对燃烧段和燃... 国内城市固废(municipal solid waste,MSW)的组分复杂且多变,其焚烧过程的燃烧状态识别主要依靠人工判断,难以维持稳定的运行工况。针对上述问题,提出了一种基于深度自编码器的分区域燃烧状态识别方法。首先,依据炉排结构对燃烧段和燃烬段的分界线进行标定;然后,利用具有深层结构的卷积稀疏自编码器(convolutional sparse autoencoder,CSAE)提取两部分火焰图像的特征;最后,将特征分别输入到相应的最小二乘支持向量机进行状态识别。基于处理规模为750 t/d的焚烧炉的不同燃烧状态图像进行实验,实验结果表明,在有限的标记样本数量下,所提方法的平均识别准确率为98.04%,该方法能够实现MSW燃烧状态的实时监测。 展开更多
关键词 炉排炉 燃烧状态识别 深度自编码器 最小二乘支持向量机
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考虑不同充电策略的锂电池健康状态区间估计 被引量：1
18
作者 张孝远 张金浩 杨立新 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期273-284,共12页
评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于... 评估锂离子电池健康状态(SOH)对于电池使用、维护、管理和经济性评价都有十分重要的意义,但当前锂电池SOH估计方法多针对特定充电策略,采用确定性估计模型,无法反映电池退化过程中的随机性、模糊性等不确定性信息.为此,提出一种适用于不同充电策略的锂电池SOH区间估计方法.该方法针对不同充电策略的电池循环充放电数据提取多个特征参数,通过交叉验证自动选择针对特定充电策略的最优特征参数组合.另外,考虑到锂电池全生命期循环次数有限,属于小样本问题,提出集成支持向量回归与分位数回归优势的支持向量分位数回归模型(SVQR)进行锂电池SOH区间估计.选用放电程度较深的锂电池充放电循环数据作为训练集,对SVQR模型进行离线训练,训练好的模型用于不同充电策略下锂电池SOH在线估计.采用具有不同充电策略的数据集验证所提方法,实验结果表明:所提方法适用于不同充电策略,且估计结果优于分位数回归法、分位数回归神经网络法和高斯过程回归法. 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 区间估计 充电策略 支持向量分位数回归
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基于复矢量及HSS的MMC交直流侧阻抗建模 被引量：1
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作者 陶军 王立强 +4 位作者 王顺亮 王佳林 马俊鹏 谢洋 焦宁 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期119-128,共10页
模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)具有运行稳定、控制多样化等优点,对其精确建模成为当前研究热点。提出了一种基于复矢量的MMC交直流侧阻抗建模方法。该方法根据复矢量建模的基本原理分析了换流器的正负序转换关... 模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)具有运行稳定、控制多样化等优点,对其精确建模成为当前研究热点。提出了一种基于复矢量的MMC交直流侧阻抗建模方法。该方法根据复矢量建模的基本原理分析了换流器的正负序转换关系,并在考虑三相耦合的前提下,从差共模角度简述了三相MMC的建模要点,建立了三相系统的完整时域模型。引入谐波状态空间理论(harmonic state space,HSS)对所建模型进行处理来提高建模精度,并利用接口矩阵及阻抗求解的基本原理建立了MMC的交直流侧阻抗模型。最后在仿真平台进行了对比实验,证实了建模方法的可行性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 交直流侧阻抗建模 谐波状态空间 复矢量建模 高压直流输电
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基于SVC的电动汽车集群并网鲁棒优化调度模型 被引量：4
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作者 李宏胜 李鵾 +3 位作者 汪洋 高菲 张瑜 谢宏福 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期386-393,共8页
针对电动汽车(electric vehicle,EV)入网时长和荷电状态(state of charge,SOC)的不确定性,提出基于支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的电动汽车集群并网鲁棒优化调度模型。以EV的充放电功率作为决策变量,用户最小充电成本... 针对电动汽车(electric vehicle,EV)入网时长和荷电状态(state of charge,SOC)的不确定性,提出基于支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的电动汽车集群并网鲁棒优化调度模型。以EV的充放电功率作为决策变量,用户最小充电成本为目标函数,建立集群EV调度模型。利用EV历史充电数据,以包含所有样本数据的最小超球体作为不确定集形状,将广义直方图交叉核作为核函数,计算EV入网时间和充电时长参数的不确定集,建立基于SVC的集群EV鲁棒优化调度模型。算例分析结果表明,所提方法能更准确地描述EV充电的不确定性参数,所提模型在保证经济性的同时能迅速响应分时电价,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 电动汽车 不确定集 入网时长 荷电状态 支持向量聚类 鲁棒优化
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