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EFRED: Enhancement of Fair Random Early Detection Algorithm
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作者 Muntadher Abdulkareem Kassem Akil +1 位作者 Ali Kalakech Seifedine Kadry 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2015年第7期282-294,共13页
Quality of Service (QoS) generally refers to measurable like latency and throughput, things that directly affect the user experience. Queuing (the most popular QoS tool) involves choosing the packets to be sent based ... Quality of Service (QoS) generally refers to measurable like latency and throughput, things that directly affect the user experience. Queuing (the most popular QoS tool) involves choosing the packets to be sent based on something other than arrival time. The Active queue management is important subject to manage this queue to increase the effectiveness of Transmission Control Protocol networks. Active queue management (AQM) is an effective means to enhance congestion control, and to achieve trade-off between link utilization and delay. The de facto standard, Random Early Detection (RED), and many of its variants employ queue length as a congestion indicator to trigger packet dropping. One of these enhancements of RED is FRED or Fair Random Early Detection attempts to deal with a fundamental aspect of RED in that it imposes the same loss rate on all flows, regardless of their bandwidths. FRED also uses per-flow active accounting, and tracks the state of active flows. FRED protects fragile flows by deterministically accepting flows from low bandwidth connections and fixes several shortcomings of RED by computing queue length during both arrival and departure of the packet. Unlike FRED, we propose a new scheme that used hazard rate estimated packet dropping function in FRED. We call this new scheme Enhancement Fair Random Early Detection. The key idea is that, with EFRED Scheme change packet dropping function, to get packet dropping less than RED and other AQM algorithms like ARED, REM, RED, etc. Simulations demonstrate that EFRED achieves a more stable throughput and performs better than current active queue management algorithms due to decrease the packets loss percentage and lowest in queuing delay, end to end delay and delay variation (JITTER). 展开更多
关键词 QoS Quality of Service active QUEUE Management EFRED algorithm FAIR RANDOM EARLY detection CONGESTION Control
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A study of fault detection way for computer networks based on multiple stages
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《International English Education Research》 2013年第12期119-122,共4页
To relieve traliic overhead induced by active probing based methods, a new fault detection method, whose key is to divide the detection process into multiple stages, is proposed in this paper. During each stage, only ... To relieve traliic overhead induced by active probing based methods, a new fault detection method, whose key is to divide the detection process into multiple stages, is proposed in this paper. During each stage, only a small region of the network is detected by using a small set of probes. Meanwhile, it also ensures that the entire network can be covered alter multiple detection stages. This method can guarantee that the traffic used by probes during each detection stage is small sufficiently so that the network can operate without severe disturbance from probes. Several simulation results verify the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Computer networks Fault detection active probing Bipartite Bayesian network Probe selection algorithm
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基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测 被引量:3
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作者 王涛 冯浩 +4 位作者 秘蓉新 李林 何振学 傅奕茗 吴姝 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期68-78,共11页
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提... 针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv3-SPP算法 激活函数 空洞卷积 深度学习
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面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型研究 被引量:1
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作者 魏会廷 陈永光 《西南大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期150-158,共9页
针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的... 针对动态社交网络中的社区检测问题,提出一种面向社交网络重要信息传播的重叠节点挖掘模型(SNONMM),结合标签传播算法(LPA)和扩散激活原理,实现对动态社交网络中重叠社区的高效检测.该模型的新节点在社交网络中向其他节点传播其标签的机会大于旧节点,从而使新节点更容易被发现并纳入相应的社区.同时,引入激活值来表示每个标签的传播强度,有助于更准确地捕捉社区结构的变化.为了验证该方法的有效性,通过两个真实数据集和一个人工合成网络对其性能进行评估.实验结果表明,该方法在检测社区准确性方面优于其他可用方法. 展开更多
关键词 动态社交网络 社区检测 标签传播算法 扩散激活
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An echo detection algorithm for underwater continuous wave active detection 被引量:2
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作者 LIU Dali LIU Yuntao CAI Huizhi 《Chinese Journal of Acoustics》 2014年第1期22-31,共10页
The model of linear frequency modulation continuous wave (LFMCW) applied in underwater detection and the method for the detection of echo signal and the estimation of target parameters were studied. By analyzing the... The model of linear frequency modulation continuous wave (LFMCW) applied in underwater detection and the method for the detection of echo signal and the estimation of target parameters were studied. By analyzing the heterodyne signal, an algorithm with the structure of heterodyne-Practional Fourier Transform (FRFT) was proposed. To reduce the computation of searching targets in a two-dimensional FRFT result, the heterodyne signal would be processed by FRFT at a specific order, after Radon-Ambiguity Transform (RAT) was applied to estimate the sweep rate of the signal. Simulations proved that the algorithm can eliminate the coupling phenomenon of distance and velocity of LFMCW, and estimate targets' parameters accurately. The lake trial results showed that the processing gain of LFMCW processed by the algorithm in this paper was 13 dB better than that of the LFM processed by matched filter. The research results indicated that the algorithm applied in LFMCW underwater detection was feasible and effective, and it could estimate targets' parameters accurately and obtain a good detection performance. 展开更多
关键词 LFMCW FRFT An echo detection algorithm for underwater continuous wave active detection WAVE
原文传递
基于选择性注意力神经网络的木薯叶病害检测算法
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作者 张家瑜 朱锐 +1 位作者 邱威 陈坤杰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期254-262,272,共10页
为了实现在复杂非结构环境下对木薯叶4种主要病害的高精度检测,提出一种基于选择性注意力机制的木薯叶病害神经网络检测改进算法MAISNet(Multiattention IBN Squareplus neural network)。以V2-ResNet-101为基础网络,先使用多重注意力... 为了实现在复杂非结构环境下对木薯叶4种主要病害的高精度检测,提出一种基于选择性注意力机制的木薯叶病害神经网络检测改进算法MAISNet(Multiattention IBN Squareplus neural network)。以V2-ResNet-101为基础网络,先使用多重注意力算法优化加权系数,调整特征通道的语义表达,在特征图中初步构建显著性特征;然后在残差单元之后采用实例批归一化方法来抑制特征表达中的协变量偏移,在特征图中构建出显著性语义特征,实现高质量语义特征表达;最后在残差分支中采用Squareplus激活函数替代ReLU激活函数,保持语义特征在负数域的数值分布,减少特征拟合过程中的截断误差。对比试验结果显示,经过上述改进后构建出的MAISNet-101神经网络,对4种常见木薯叶病害检测的平均准确率达到95.39%,明显优于目前主流算法EfficientNet-B5和RepVGG-B3g4等。网络提取特征的可视化分析结果表明,高质量木薯叶病害显著性语义特征,是提高木薯叶病害检测准确率的关键。所提出的MAISNet神经网络模型可以完成实际场景下木薯叶病害高精度检测。 展开更多
关键词 木薯 病害检测 多重注意力算法 显著性语义特征 Squareplus激活函数
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视觉图像与三维点云融合的障碍物主动识别与距离感知研究
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作者 孙峥 林国成 +4 位作者 谢睿 朱俊鹏 周煜 吴汪平 许阔 《机床与液压》 北大核心 2024年第16期80-86,共7页
针对无人机配电线自动巡检及绝缘层涂覆维护过程中障碍物主动识别和距离感知的问题,提出视觉图像与三维点云相结合的障碍物识别方法。对图像进行增广预处理来丰富数据集,引入基于特征提取的深度学习进行模型训练,获取障碍物目标的类别... 针对无人机配电线自动巡检及绝缘层涂覆维护过程中障碍物主动识别和距离感知的问题,提出视觉图像与三维点云相结合的障碍物识别方法。对图像进行增广预处理来丰富数据集,引入基于特征提取的深度学习进行模型训练,获取障碍物目标的类别和方位,结合三维点云信息得到目标的距离信息。实验结果表明:三维点云与视觉图像融合的障碍物主动识别与距离感知算法可以兼顾实时与精准测距的需求,提高了系统预警的精确度,最大识别误差为2.356%,有助于提高无人机及线缆涂覆机器人的障碍感知能力,保障作业安全。 展开更多
关键词 障碍物主动识别和距离感知算法 视觉图像 三维点云 融合算法 目标检测
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基于高分辨率类激活映射算法的弱监督目标实时检测
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作者 孙辉 史玉龙 +2 位作者 张健一 王蕊 王羽玥 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1051-1059,共9页
受益于深度学习的发展,目标检测技术在各类视觉任务中得到广泛关注。然而,获取目标的边框标注需要高昂的时间和人工成本,阻碍了目标检测技术在实际场景中的应用。为此,该文在仅使用图像类别标签的基础上,提出一种基于高分辨率类激活映... 受益于深度学习的发展,目标检测技术在各类视觉任务中得到广泛关注。然而,获取目标的边框标注需要高昂的时间和人工成本,阻碍了目标检测技术在实际场景中的应用。为此,该文在仅使用图像类别标签的基础上,提出一种基于高分辨率类激活映射算法的弱监督目标实时检测方法,降低网络对目标实例标注的依赖。该方法将目标检测细划分为弱监督目标定位和目标实时检测两个子任务。在弱监督定位任务中,该文利用对比层级相关性传播理论设计了一种新颖的高分辨率类激活映射算法(HR-CAM),用于获取高质量目标类激活图,生成目标伪检测标注框。在实时检测任务中,该文选取单镜头多盒检测器(SSD)作为目标检测网络,并基于类激活图设计目标感知损失函数(OA-Loss),与目标伪检测标注框共同监督SSD网络的训练过程,提高网络对目标的检测性能。实验结果表明,该文方法在CUB200和TJAB52数据集上实现了对目标准确高效的检测,验证了该文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 弱监督定位 目标检测 对比层级相关性传播理论 类激活映射算法 目标感知损失函数
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基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测
9
作者 石瑶 陈美玲 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第12期70-74,共5页
为了提升目标检测效果,设计基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测方法。利用深度学习算法的生成对抗网络,剔除三维激光雷达主动成像过程中的杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;设计生成模型与对抗模型的损失函数,利用... 为了提升目标检测效果,设计基于深度学习算法的三维激光雷达主动成像目标检测方法。利用深度学习算法的生成对抗网络,剔除三维激光雷达主动成像过程中的杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;设计生成模型与对抗模型的损失函数,利用端到端深度神经网络的点云编码层,在无杂波干扰的目标三维图像内,提取目标三维图像特征,并输入目标检测层内;通过目标检测层输出目标检测候选框,利用非极大值结合混合置信度,确定最终目标检测框,完成三维激光雷达主动成像目标检测。实验结果表明:该方法可有效剔除杂波干扰,得到无杂波干扰的目标三维图像;该方法可有效完成三维激光雷达主动成像目标检测,且在不同目标运动模糊长度像素时,该方法目标检测的交并比均高于阈值,说明该方法的目标检测精度较高。 展开更多
关键词 深度学习算法 三维激光雷达 主动成像 目标检测 生成对抗网络 深度神经网络
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基于McDiarmid边界的自适应加权概念漂移检测方法 被引量:2
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作者 胡阳 孙自强 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期419-428,共10页
针对概念漂移主动检测方法检测延迟高,易出现漏检、误报的问题,提出了一种基于McDiarmid边界的自适应加权概念漂移检测方法。引入衰减函数对分类结果加权,赋予旧数据更低权值,提升新数据的影响力。利用McDiarmid不等式得到加权分类正确... 针对概念漂移主动检测方法检测延迟高,易出现漏检、误报的问题,提出了一种基于McDiarmid边界的自适应加权概念漂移检测方法。引入衰减函数对分类结果加权,赋予旧数据更低权值,提升新数据的影响力。利用McDiarmid不等式得到加权分类正确率的置信边界,在检测到分类正确率下降超过置信边界时调节衰减因子时,实现权值的动态改变。实验主要与DDM(Drift Detection Method)、RDDM(Reactive Drift Detection Method)、HDDM(Drift Detection Method based on the Hoeffding's inequality)、FHDDM(Fast Hoeffding Drift Detection Method)和窗口(ADWIN)算法对比,结果表明,该算法具有最低的误报率和漏检率,且平均检测延迟和正确率在6种算法中排前2。 展开更多
关键词 概念漂移 主动检测方法 数据流分类 McDiarmid边界 衰减算法
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三相三线制有源电力滤波器的研究综述 被引量:2
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作者 谢华北 金磊 +4 位作者 宋朋骏 蔡雷 荆刘攀 吴升杰 吴红梅 《电工技术》 2023年第1期51-54,共4页
为了对电网中的谐波分量进行有效检测和抑制,在综合现有文献的基础上,介绍了有源电力滤波器的工作原理、多种谐波检测算法、谐波抑制策略及应用较为广泛的控制方法,并基于此提出有源电力滤波器的不足与改进。
关键词 谐波 有源电力滤波器 检测算法 控制
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基于改进SVM算法的输变电工程异常数据检测方法设计 被引量:2
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作者 靳书栋 李彦 +1 位作者 刘宏志 康方 《电子设计工程》 2023年第19期68-72,共5页
输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与... 输变电工程的异常造价数据检测是电力工程数据分析的重要组成部分,但要对其进行深入的分析处理并投入工程应用,仍存在较多障碍。为解决输变电工程数据难以量化的问题且实现对异常数据的检测,文中基于建筑通用模型BIM技术,将建筑模板与实际数据相融合,设计完成了一套建筑成本估算系统。其针对多维度异常数据难以分类的问题,在改进SVM算法的基础上开发了多维逻辑回归分类器,进而实现了分布式的主动数据分类学习方法。通过实验验证可知,相比于常规算法,所提改进SVM算法的准确率更高,且可对不同工程方案、不同工程建设阶段的造价数据进行快速、准确识别,因此具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 工程造价数据 异常数据检测 改进SVM算法 主动学习算法
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基于遗传优化算法的疲劳驾驶状态辨识方法 被引量:1
13
作者 张杨 王晓原 +2 位作者 刘士杰 王瀚卿 项徽 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期157-161,168,共6页
为了准确辨识驾驶人疲劳驾驶状态并提供及时的主动安全预警,提出了一种低成本、高效的基于遗传优化算法的疲劳驾驶状态辨识方法。改进了YOLOv3-tiny网络结构并应用于人脸检测。融合驾驶人眼部、嘴部及头部多特征参数基础上,利用因子分... 为了准确辨识驾驶人疲劳驾驶状态并提供及时的主动安全预警,提出了一种低成本、高效的基于遗传优化算法的疲劳驾驶状态辨识方法。改进了YOLOv3-tiny网络结构并应用于人脸检测。融合驾驶人眼部、嘴部及头部多特征参数基础上,利用因子分析算法提取原始数据中的主因子,并构建遗传算法(GA)优化广义回归神经网络(GRNN)疲劳驾驶辨识模型。实验结果表明:GA-GRNN模型疲劳驾驶状态检测准确率高达94.2%,召回率为92.5%,精确率为93.2%。本文研究是机器视觉在辅助驾驶系统中的实际应用,可为驾驶人早期疲劳驾驶预警的研究提供理论与技术支持。 展开更多
关键词 遗传算法 广义回归神经网络 疲劳驾驶辨识 主动安全预警
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基于分层自适应主动学习策略的入侵检测系统 被引量:1
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作者 谷朝阳 王亮亮 +1 位作者 李晋国 王雪妍 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期699-706,共8页
为进一步降低样本成本并加快模型收敛速度,提出基于探索和开发的指数加权算法(exponential-weight algorithm for exploration and exploitation,EXP3)和增量微调卷积神经网络(fine-tuning convolutional neural networks,FCNN)的入侵... 为进一步降低样本成本并加快模型收敛速度,提出基于探索和开发的指数加权算法(exponential-weight algorithm for exploration and exploitation,EXP3)和增量微调卷积神经网络(fine-tuning convolutional neural networks,FCNN)的入侵检测系统(EXP3-FCNN)。利用EXP3算法自适应选择最佳主动学习策略,代替单一的主动学习算法,提高样本质量;利用增量微调卷积神经网络提取流量数据更深层次的特征;使用AWID数据集作为实验数据。实验结果表明,该方案在保证模型精确度、召回率等性能指标的基础上,降低了样本成本,提高了模型的收敛效率。 展开更多
关键词 入侵检测系统 主动学习 自适应 基于探索和开发的指数加权算法 样本成本 增量微调神经网络 分层
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基于类激活映射的可解释性方法在农作物检测识别中的发展现状与趋势 被引量:1
15
作者 郭文娟 冯全 《智能化农业装备学报(中英文)》 2023年第4期41-48,共8页
深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域,其优势在于通过构建不同的功能感知层而优化模型,能够自动提取输入数据的特征,实现端到端地学习。但是该模型中未知的数据处理过程导致模型缺乏可解释性,成为阻碍深度学习应用的主要因素... 深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域,其优势在于通过构建不同的功能感知层而优化模型,能够自动提取输入数据的特征,实现端到端地学习。但是该模型中未知的数据处理过程导致模型缺乏可解释性,成为阻碍深度学习应用的主要因素。为克服深度学习模型可解释性不足的缺陷,研究者提出了基于类激活映射的可解释性方法。概述了类激活映射算法Grad-CAM在农作物病害分类和检测、农作物虫害检测识别、农作物品种分类、目标农作物检测以及其他应用上的研究进展,说明了类激活映射算法具有能够可视化任意结构卷积神经网络的优点,分析了类激活映射算法存在解释精细度不高、梯度不稳定、缺乏评估标准以及应用背景单一的不足,提出了构建既具有高准确率又具有可解释性的模型、构建新型解释算法、建立可解释性算法统一的评估标准和保证可解释性算法正确性的发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 可解释性 农作物检测识别 类激活映射算法 Grad-CAM
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基于边缘AI的配网非定点作业现场实时智能安全监护成套装置研制
16
作者 许逵 李鑫卓 +2 位作者 张历 张俊杰 杨宁 《电力大数据》 2023年第6期19-27,共9页
为满足带电作业、高处作业等配电网复杂作业场景的安全监护要求,解决配网非定点作业人工监护效率低、现场终端能力单一协同不足、通信安全较难保障等实际问题,文章提出了一种具有强边缘智能、主动监护、精准定位与辨识、多层通讯安全防... 为满足带电作业、高处作业等配电网复杂作业场景的安全监护要求,解决配网非定点作业人工监护效率低、现场终端能力单一协同不足、通信安全较难保障等实际问题,文章提出了一种具有强边缘智能、主动监护、精准定位与辨识、多层通讯安全防护等特点的智能安全监护成套装置设计方案。该装置实现了视频监控设备的主动控制、作业人员活动的跟踪监测、监控视频的实时就地智能分析与违规行为预警;装置通过配套定位设备,实现了作业地点和作业范围的动态划定以及作业人员的精准定位;实现了可信通讯设备的自组网络和通讯内容的多层加密。实验结果表明,该装置在典型场景下的平均检测精度可以达到90%以上,可以极大提高配网户外非定点作业场景下的安全监护效率,提升作业现场安全的实时监管能力。 展开更多
关键词 实时智能安全监护成套装置 边缘计算 主动视频监控 配网非定点作业 目标检测算法
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一种改进的基于最小二乘法的自适应谐波检测方法 被引量:44
17
作者 盘宏斌 罗安 +2 位作者 唐杰 荣飞 陈栋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第13期144-151,共8页
提出了一种基于最小二乘法的自适应谐波检测方法,并利用动力系统的均值理论证明了该方法的稳定性。此法克服了传统自适应谐波检测方法的局限性,不仅能够检测电流谐波,而且能够有效地提取电流的畸变量,通过学习率因子的选择,提高了该方... 提出了一种基于最小二乘法的自适应谐波检测方法,并利用动力系统的均值理论证明了该方法的稳定性。此法克服了传统自适应谐波检测方法的局限性,不仅能够检测电流谐波,而且能够有效地提取电流的畸变量,通过学习率因子的选择,提高了该方法的瞬态响应速度,具有较好的跟踪性能,可用于时变谐波的跟踪检测。仿真结果表明该方法比以往的自适应谐波检测法能更迅速地进行谐波的同步检测和基波的同步提取。实验结果也表明了文中所述方法的有效性,可满足电力系统对电压或者电流畸变量检测的要求。 展开更多
关键词 谐波检测 自适应 有源滤波器 均值理 最小 二乘法
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并联型APF两种典型控制方式的机制解析 被引量:20
18
作者 陈仲 罗颖鹏 +1 位作者 石磊 陈淼 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第33期37-43,共7页
并联型有源电力滤波器(parallel active power filter,PAPF)存在着常规控制和直流侧电压反馈控制两种典型控制方式,但是对于两者之间的内在关联尚缺乏较深入的研究。该文对基于"p-q"理论的并联型APF常规控制进行等效和演化,... 并联型有源电力滤波器(parallel active power filter,PAPF)存在着常规控制和直流侧电压反馈控制两种典型控制方式,但是对于两者之间的内在关联尚缺乏较深入的研究。该文对基于"p-q"理论的并联型APF常规控制进行等效和演化,通过数学推导发现:常规控制方法可认为是在直流侧电压反馈的基础上加入了负载基波电流前馈;且不同补偿目标下,前馈电流的成分也不同,可能是全部的负载基波电流,也可能是其中的有功分量。此外,在常规控制策略中的前馈作用和反馈作用大小也存在差别。最后,仿真和实验结果验证了上述分析的正确性。该研究对于理解和把握并联型APF的控制机制具有较重要的参考价值。 展开更多
关键词 并联型有源电力滤波器 电流检测 无谐波检测控制 负载基波电流前馈
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一种改进的i_p-i_q谐波检测方法及数字低通滤波器的优化设计 被引量:80
19
作者 周柯 罗安 +1 位作者 夏向阳 赵伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第34期96-101,共6页
有源电力滤波器的工作性能,很大程度上取决于对谐波和无功电流高精度、实时的检测上。针对有源电力滤波器工程应用的需要,该文提出了对ip-iq方法在检测谐波和无功电流应用上的改进,不仅减少了计算量,还能直接应用于三相三线制、三相四... 有源电力滤波器的工作性能,很大程度上取决于对谐波和无功电流高精度、实时的检测上。针对有源电力滤波器工程应用的需要,该文提出了对ip-iq方法在检测谐波和无功电流应用上的改进,不仅减少了计算量,还能直接应用于三相三线制、三相四线制和单相系统谐波和基波无功电流的检测。针对电网中谐波电流相对基波电流较小的特点,该文进一步提出了采用均值滤波器来改善ButterWorth低通滤波器特性的数字低通滤波器优化设计新方法,使其能更好的适应电网谐波和基波无功电流检测的需要,从而使整个检测系统可以同时获得良好的检测精度和令人满意的动态响应速度。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 谐波检测 ip-iq算法 数字低通滤波器 BUTTER Worth滤波器 均值滤波器
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基于抗干扰六点测频法的主动频移孤岛检测 被引量:10
20
作者 应展烽 陈运运 +2 位作者 田亚生 吴军基 冯凯 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期72-76,共5页
主动频移法中频率检测的可靠性受电网中干扰影响,易错误地将干扰情况判断为孤岛效应发生的情况。为了能避免孤岛效应误判现象的发生并快速检测出孤岛,提出了主动频移孤岛检测中的抗干扰六点测频法,该方法通过对最优检测点间隔进行估计... 主动频移法中频率检测的可靠性受电网中干扰影响,易错误地将干扰情况判断为孤岛效应发生的情况。为了能避免孤岛效应误判现象的发生并快速检测出孤岛,提出了主动频移孤岛检测中的抗干扰六点测频法,该方法通过对最优检测点间隔进行估计和频率奇异点的剔除,抑制了电网中干扰。根据IEEE Std929—2000规定的最严重情况进行孤岛测试仿真研究,仿真结果表明,所提方法具有防孤岛误判、响应快速、无检测盲区等优点。 展开更多
关键词 主动频移 频率检测 孤岛误判 抗干扰六点测频法
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