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题名基于遗传神经网络的铣削力预测方法
被引量：5
- 1
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作者
林岗
周月平
彭宝权
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机构
河海大学机电工程学院
安徽省电力工程监理有限责任公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
2005年第11期59-60,共2页
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文摘
铣削过程的复杂性和铣削力产生的多因素性使得铣削力预测模型很难建立。论文在遗传算法与BP网络模型相结合的基础上,利用遗传算法训练神经网络权重的方法,建立了铣削力预测的遗传神经网络模型。最后将神经网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了该神经网络能够准确地预测铣削力的大小。
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关键词
BP神经网络
遗传算法
铣削力
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Keywords
BP neural network
genetic algorithm
miring forces
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分类号
TG540.13
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名特大型机组保护若干问题探讨
被引量：5
- 2
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作者
严伟
方运昇
陈俊
郭自刚
沈全荣
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机构
南京南瑞继保电气有限公司
安徽省电力工程监理有限公司
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出处
《江苏电机工程》
2011年第2期16-19,共4页
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文摘
对大型汽轮机零功率切机保护、大型水电机组中性点分支电流不完全引入对后备保护的影响、大型机组失磁保护用转子电压的引入方式、注入式定子接地保护与接地变参数的配合原则、注入式转子接地保护故障定位功能以及高灵敏横差保护进行了探讨,为今后类似特大型机组保护的研发、设计和工程实施提供参考。
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关键词
零功率切机保护
失磁转子电压
注入式定子接地保护
注入式转子接地保护
高灵敏横差保护
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Keywords
switching protection
rotor voltage
injection type stator ground protection
injection type rotor ground protection
highly sensitive transverse differential protection
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分类号
TM77
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名面向数字孪生的变电站三维场景自动目标识别
被引量：6
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作者
涂潜
李俊
范东亮
孔琪
沈洁
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机构
安徽电力工程监理有限公司
国网安徽省电力有限公司建设分公司
北京国电高科科技有限公司
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期2594-2601,共8页
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基金
国家电网科技基金(61531007)。
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文摘
为提高自动目标识别的准确性,发挥自动目标识别对变电站运维效果的促进作用,提出面向数字孪生的变电站三维场景自动目标识别方法。构建变电站三维场景自动目标识别模型;利用模型架构的感知模块采集变电站实时状态数据,并采用通信模块将状态数据传输到数字孪生模块,该模块依据接收到的数据信息,通过知识图谱构建的知识库和服务模块的虚实数据处理单元,实现变电站信息的深度融合和全景映射;使用NURBS(non-uniform rational b-splines)曲面重构方法,创建变电站三维场景模型。前视自动目标识别单元在变电站三维场景模型中依据知识库,采用前视模板匹配技术实现对单一目标和多目标的准确识别。实验结果表明:该模型在简单和复杂场景下的变电站三维建模效果均较优异,在阴天和雾天仍能准确识别出变电站中的全部目标。
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关键词
数字孪生
变电站
三维场景
前视自动目标
识别模型
前视模板匹配
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Keywords
digital twin
substation
3D scene
forward looking automatic target
identification model
forward looking template matching
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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