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基于神经网络的同步发电机励磁反步控制 总被引:9,自引:4,他引:9
针对同步发电机励磁系统严重的非线性以及参数非精确可知的特点,提出了一种基于神经网络的反步(Backstepping)控制方法,实现了多目标量的励磁控制。神经网络的运用解决了反步控制与励磁系统不满足匹配条件的矛盾。系统设计采用了特殊的在线权值修正算法,不需要离线学习阶段。由稳定性证明可知:控制算法中各参数的设计并不要求被控对象参数精确可知,系统具有较好的鲁棒性。仿真结果表明:该控制方法与PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。 相似文献
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混合使用中心矩与累加量的电力系统概率特征根分析方法 总被引:15,自引:5,他引:10
在现有电力系统概率特征根分析方法的基础上,依据特征根各阶矩阵影响程度,将随机变量的中心矩与累加量混合使用,以求达到计算精度与计算量需求之间的协调。文中所考虑的不确定因素为:基于节点功率运行曲线的系统多运行方式,利用不心程度的特征根1阶及2阶灵敏度算式,从节点电压或节上的概率特性计算也特征根的各阶数字特征,然后由Gram-Charlier级数确定临界特征根的概率和稳定概率。在该混合算法中,既不限制随 相似文献
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曾启明 《电子技术与软件工程》2020,(3):116-118
本文设计并实现了一个三阶的级联型调制电路用于实现5.8GHz小数分频锁相环。调制电路通过字长15bit的累加器作为基本单元,利用三级累加器的溢出值组成锁相环分频器的控制字序列。仿真结果表明,调制电路能够按照设计要求输出正确的分频序列,在分频比区间[0.1,0.95]内平均误差仅为0.4%。0.18μm CMOS工艺下,基于该调制电路实现的5.8GHz锁相环芯片能够准确锁定目标频点,相噪声性能为-109dBc/Hz。 相似文献
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波形钢腹板PC组合箱梁主要是由钢-混凝土组合而成的一种新型应用结构,相对于传统的单一混凝土箱梁结构而言,具有很多优势,能够克服跨越能力差、自重较大、腹板容易开裂等问题。本文将主要介绍波形钢腹板PC组合箱梁,并对其发展和应用情况做以简要的说明,与此同时会针对波形钢腹板的设计结构进行剖析,最后以四川省巴中市恩阳新大桥为实际案例进行分析。 相似文献
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提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于确定天线的几何参数.同时,建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明,ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗,使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB,满足设计要求. 相似文献