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Fuzzy-second order sliding mode control optimized by genetic algorithm applied in direct torque control of dual star induction motor 被引量:1
1
作者 Ghoulemallah BOUKHALFA Sebti BELKACEM +1 位作者 Abdesselem CHIKHI Moufid BOUHENTALA 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第12期3974-3985,共12页
The direct torque control of the dual star induction motor(DTC-DSIM) using conventional PI controllers is characterized by unsatisfactory performance, such as high ripples of torque and flux, and sensitivity to parame... The direct torque control of the dual star induction motor(DTC-DSIM) using conventional PI controllers is characterized by unsatisfactory performance, such as high ripples of torque and flux, and sensitivity to parametric variations. Among the most evoked control strategies adopted in this field to overcome these drawbacks presented in classical drive, it is worth mentioning the use of the second order sliding mode control(SOSMC) based on the super twisting algorithm(STA) combined with the fuzzy logic control(FSOSMC). In order to realize the optimal control performance, the FSOSMC parameters are adjusted using an optimization algorithm based on the genetic algorithm(GA). The performances of the envisaged control scheme, called G-FSOSMC, are investigated against G-SOSMC, G-PI and BBO-FSOSMC algorithms. The proposed controller scheme is efficient in reducing the torque and flux ripples, and successfully suppresses chattering. The effects of parametric uncertainties do not affect system performance. 展开更多
关键词 double star induction machine direct torque control fuzzy second order sliding mode control genetic algorithm biogeography based optimization algorithm
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基于双层优化VMD-LSTM的农村超短期电力负荷预测 被引量:2
2
作者 王俊 王继烨 +2 位作者 程坤 方均 鞠丹阳 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期92-102,共11页
稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测... 稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测精度不高等问题,为提高模型的预测精度,提出一种基于双层优化VMD-LSTM的超短期电力负荷预测方法。首先提出麻雀算法优化变分模态分解(sparrow variational mode decomposition,SVMD),通过SVMD将原始数据转化为模态分量(intrinsic mode functions,IMF);其次采用改进樽海鞘群算法(association salp swarm algorithm,ASSSA)优化LSTM模型。通过引入4种策略增强标准樽海鞘算法优化能力;最后将各模态分量分别代入到新模型并进行叠加预测。选取辽宁省某市某乡村10kV变压器真实历史负荷数据,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合度(R^(2))作为评价指标,并与其他基础预测模型进行对比,结果表明,改进后的算法在计算精度、稳定性方面均优于其他基础预测模型。 展开更多
关键词 长短期预测 双层优化 樽海鞘群算法 变分模态分解 叠加预测
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改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法 被引量:1
3
作者 王凯 吴敏 +2 位作者 姚辉 杨樊 张翔 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2215-2220,共6页
为解决视频监控系统中远距离小目标、快速动目标准确检测,提出一种改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法.该方法首先改进了Mode算法,完成初始背景提取,然后通过改进的缓冲帧机制,将实时视频信息引入到缓冲帧,借助缓冲帧的缓冲作用实... 为解决视频监控系统中远距离小目标、快速动目标准确检测,提出一种改进Mode算法与双门限融合的目标检测方法.该方法首先改进了Mode算法,完成初始背景提取,然后通过改进的缓冲帧机制,将实时视频信息引入到缓冲帧,借助缓冲帧的缓冲作用实现对背景的逐渐更新,获得可靠的背景图像;同时利用双门限阈值对差分图像进行动目标检测,其中低门限值可以检测分割出明显变化的动目标,在低门限的基础上利用高门限值以解决低门限检测分割中存在的伪目标及噪声目标,最后获得视频监控复杂环境下动目标的准确检测.通过监控视频中车辆、飞机等不同对象做实验,验证了本文方法不仅能够快速、准确地检测出动目标,而且能够有效地抑制伪目标和噪声的干扰. 展开更多
关键词 视频监控 改进mode算法 双门限 目标检测 缓冲帧 差分图像
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基于自适应VMD和DD-cCycleGAN的滚动轴承剩余寿命预测
4
作者 于军 赵坤 +1 位作者 张帅 邓四二 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期45-52,共8页
为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGA... 为准确预测强噪声干扰小样本情况下的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life, RUL),提出一种基于自适应变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双判别器条件循环一致对抗网络(double-discriminator conditional CycleGAN, DD-cCycleGAN)的滚动轴承RUL预测方法。将黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm, ChOA)与VMD相结合,给出一种基于ChOA的自适应VMD算法,选取有效模态分量进行重构,降低强背景噪声的干扰;开发一种DD-cCycleGAN生成新样本,这些生成的新样本不但保留了源域的样本信息,还与目标域的样本相似;将训练样本的重构样本和生成的新样本作为输入,训练长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,用训练后的LSTM网络预测测试样本中滚动轴承的RUL。通过采用XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集验证该方法的有效性,试验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和较高的轴承RUL预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命(RUL)预测 自适应变分模态分解(VMD) 双判别器条件循环一致对抗网络 黑猩猩优化算法(ChOA)
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基于VMD-DE-ELM的同杆双回输电线路故障识别
5
作者 邹西 吴浩 +2 位作者 邓思敬 漆知渊 宋弘 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第5期41-50,共10页
为了提升同杆双回输电线路的稳定性和准确性,通过对区内/外故障电压反行波变化规律进行分析,提出了一种基于变分模态分解和差分进化算法优化极限学习机(VMD-DE-ELM)的同杆双回输电线路区内/外故障识别新方法。首先对发生故障后两端的电... 为了提升同杆双回输电线路的稳定性和准确性,通过对区内/外故障电压反行波变化规律进行分析,提出了一种基于变分模态分解和差分进化算法优化极限学习机(VMD-DE-ELM)的同杆双回输电线路区内/外故障识别新方法。首先对发生故障后两端的电压、电流进行相模变换;再利用VMD将故障后一段时窗内的电压反行波分解到5个尺度上;用特征提取对应尺度下的能量熵组成特征向量;最后针对区内/外故障样本具有不平衡性,通过使用SMOTE算法对区外样本进行扩充后,将特征向量集输入到DE-ELM分类器进行训练和测试。大量仿真结果表明:该方法在不同故障类型、不同过渡电阻、不同故障初始角以及不同故障位置情况下能有效实现区内外故障识别,且在CT饱和、噪声干扰等情况下也能较好识别区内外故障。 展开更多
关键词 同杆双回 电压反行波 变分模态分解 SMOTE算法 差分进化算法优化极限学习机 故障识别
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基于众筹业务的私有区块链研究 被引量:27
6
作者 陈志东 董爱强 +1 位作者 孙赫 胡凯 《信息安全研究》 2017年第3期227-236,共10页
P2P众筹是金融科技中新兴的一种融资模式,尽管被广泛关注和应用,但目前在技术上和管理机制上还存在公信力、安全性和可监管等问题,限制了它的发展,如何从技术上来促进这种模式的完善成为亟待解决的问题.提出了一种基于区块链(Blockchain... P2P众筹是金融科技中新兴的一种融资模式,尽管被广泛关注和应用,但目前在技术上和管理机制上还存在公信力、安全性和可监管等问题,限制了它的发展,如何从技术上来促进这种模式的完善成为亟待解决的问题.提出了一种基于区块链(Blockchain)的解决方案,利用区块链分布式数据库的不可篡改、可追溯和数据安全保障的特征,给出了一种基于众筹业务的私有区块链(crowdfunding private Blockchain,CPBC)架构.提出采用双链架构兼顾用户隐私和账本的开放性,并将共识节点分布在监管方或第三方公信方,形成可监管机制,研究了CPBC的多链结构、共识算法和监管模式等关键问题.研究结果表明,CPBC能够满足众筹业务的需要,并在金融数据安全和公信力方面得到极大的加强,目前已经得到了实际应用,取得了较好效果. 展开更多
关键词 P2P众筹 基于众筹业务的私有区块链 共识算法 监管模式 双链架构
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双摆机器人摆杆平衡态任意转换运动控制的实现 被引量:9
7
作者 李祖枢 但远宏 +2 位作者 张小川 肖琳 谭智 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1720-1731,共12页
双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up,up-down,up-up)的平衡状态,4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作.本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计具有基于特征辨识多控... 双摆机器人两摆杆具有一个自稳定(Down-down)和三个自不稳定(Down-up,up-down,up-up)的平衡状态,4个平衡状态之间可以构成12个相互转换的运动动作和8个自旋动作.本文运用基于动觉智能图式的仿人智能控制理论,设计具有基于特征辨识多控制模态结构的控制器;采用"类等效"的系统建模方法和改进型遗传算法,实现双摆机器人模型的精确辨识和其多模态控制器多参数的整定与优化,并解决了多控制模态之间的平滑切换,以及从仿真研究到实时控制成功的快速过渡等关键问题.以(Down-up)向(Up-down)状态的转换为例,说明了如何实现四个平衡状态之间的任意相互转换的运动控制,并介绍了仿人智能控制器设计的详细过程.仿真与实时控制的实例证明了设计理论与方法的有效性. 展开更多
关键词 双摆机器人 平衡态转换 多模态控制 “类等效”建模 改进型遗传算法
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并网运行模式下微电网能量优化调度算法研究 被引量:13
8
作者 许晓慧 苏义荣 +2 位作者 施勇 柳劲松 王双虎 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第8期117-122,128,共7页
微网与外部电网并网运行,互为补充,为用户带来了多方面的效益。由于不可控微电源出力的随机性与波动性,微电网并网运行时的优化运行受到很大影响。提出了计划层与实时层双层协调优化调度的算法,来解决微电网并网实时能量优化调度的问题... 微网与外部电网并网运行,互为补充,为用户带来了多方面的效益。由于不可控微电源出力的随机性与波动性,微电网并网运行时的优化运行受到很大影响。提出了计划层与实时层双层协调优化调度的算法,来解决微电网并网实时能量优化调度的问题。计划层根据微电源功率预测数据,采用改进粒子群算法进行微电网并网系统的经济优化运行;在计划层优化基础上,实时层根据不可控微电源以及负荷在实时功率与预测功率之间的误差,提出采用改进粒子群算法来进行实时优化调度,并将优化结果更新至计划层中各可控微电源及并网联络线的调度功率中。对一个典型的微电网并网系统进行调度算法仿真分析,验证了该方法的可行性与正确性。 展开更多
关键词 双层协调优化 能量优化调度 改进粒子群算法 微电网 并网运行
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高阶正交幅度调制信号信道均衡算法的研究仿真 被引量:1
9
作者 王彦 沈攀 王超 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期662-667,共6页
传统双模式盲均衡算法是基于常数模进行信道均衡,均衡收敛速度慢、频带利用率不高,针对这个缺点,利用高阶正交幅度调制(QAM)信号具有多个模值,频带利用率高的特点,提出了适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA)和半盲均衡算法(S... 传统双模式盲均衡算法是基于常数模进行信道均衡,均衡收敛速度慢、频带利用率不高,针对这个缺点,利用高阶正交幅度调制(QAM)信号具有多个模值,频带利用率高的特点,提出了适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA)和半盲均衡算法(SBEA)。其中DMMA充分利用了QAM信号的特点,采用收敛速度快,算法复杂度低的多模盲信道均衡算法为基础模式,以收敛效果更好并且修正相位偏转的多模辅助算法为第二模式;SBEA是运用DMMA均衡后的结果作为自适应均衡算法的导频数据,提高整个算法的收敛速度和精度。仿真结果表明两种算法收敛速度快、稳态误差小,并且能消除码间干扰的同时修正相位偏转,具有很好的实用性。 展开更多
关键词 多模均衡算法 自适应均衡 双模式盲均衡算法 半盲均衡算法
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激光热稳频光源的自适应控制 被引量:2
10
作者 王雅萍 朱目成 《兵工自动化》 2003年第5期47-49,共3页
双纵模激光源预测控制利用热稳频系统在预热过程的特征自组织建模,并引入自适应改进模型误差。建模采用非参数化,预热平衡后,由8098给出加热或散热阶跃控制信号,经噪声处理得其阶跃响应曲线,以自组织预测控制算法实现激光器的双纵模热... 双纵模激光源预测控制利用热稳频系统在预热过程的特征自组织建模,并引入自适应改进模型误差。建模采用非参数化,预热平衡后,由8098给出加热或散热阶跃控制信号,经噪声处理得其阶跃响应曲线,以自组织预测控制算法实现激光器的双纵模热稳频。自适应采用间接算法,即在稳频过程以系统施加的控制量及控制结果,通过最小二乘法不断估计系统模型,按一定学习速度改进模型,得到较完善的控制效果。 展开更多
关键词 模型预测控制 自组织控制 自适应算法 双纵模热稳频 激光器 激光干涉仪
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基于VMD双狼群算法的电网单相接地故障选线优化 被引量:4
11
作者 付华 孟繁东 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期269-273,共5页
针对电网单相接地故障选线的问题,对传统小波分解线路故障选线法进行改进,提出一种VMD(Variational Mode Decomposition)双狼群算法对故障选线进行优化。利用变分模态分解VMD提高信号的分解精度,对各条线路故障前后的能量特征进行提取,... 针对电网单相接地故障选线的问题,对传统小波分解线路故障选线法进行改进,提出一种VMD(Variational Mode Decomposition)双狼群算法对故障选线进行优化。利用变分模态分解VMD提高信号的分解精度,对各条线路故障前后的能量特征进行提取,并形成故障的特征向量作为神经网络的输入。同时为了提高传统狼群算法的寻优精度,引入双狼群算法,建立一种VMD-DLWCA-NN模型,并由该模型的输出来判定故障线路。仿真实验验证了该方法的准确性。通过与小波算法法及传统算法对比,表明优化后的系统选线效果更好。 展开更多
关键词 单相接地 双狼群算法 变分模态分解
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基于二重积分滑模控制的光伏并网系统 被引量:1
12
作者 李志军 张仔坤 +2 位作者 奚文霞 王娟 张川博 《现代电子技术》 北大核心 2018年第17期128-131,共4页
为改善光伏并网逆变器的动态特性,根据逆变器数学模型,利用二重积分滑模控制,设计两级结构的单相光伏并网控制系统。前级利用PI控制完成升压稳压,后级通过滑模控制实现逆变并网,完成滑动模态在逆变系统的理论推导。在此基础上进行仿真研... 为改善光伏并网逆变器的动态特性,根据逆变器数学模型,利用二重积分滑模控制,设计两级结构的单相光伏并网控制系统。前级利用PI控制完成升压稳压,后级通过滑模控制实现逆变并网,完成滑动模态在逆变系统的理论推导。在此基础上进行仿真研究,并与PI控制系统进行比较,其结果表明所提出的控制策略是正确的,并且具有实现简单的特点。 展开更多
关键词 光伏发电 逆变器 控制器 控制算法 PI控制 二重积分滑模控制
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基于新双模融合算法的情感检测系统
13
作者 黄永明 章国宝 +1 位作者 刘海彬 达飞鹏 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1067-1072,共6页
针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(P... 针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(PCA)进行降维,对分类器进行匹配化输出,最后引入GA算法来搜索最优的融合系数向量,充分发挥各分类器本身对特定情感的敏感特性.实验证明,与传统的融合算法相比,经匹配化的GA融合算法将识别率提高了4%~10%,具有更高的识别率与更强的泛化能力. 展开更多
关键词 情感语句 人脸表情 基因遗传算法 分类器匹配 双模融合 情感检测
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多模式CORDIC算法结构改进与实现 被引量:5
14
作者 刘小宁 谢宜壮 +1 位作者 陈禾 李炳沂 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期495-500,共6页
本文对计算反正余弦函数的CORDIC算法的迭代结构进行了改进,并在此基础上完成多模式CORDIC算法的实现.通过重新设定初始旋转向量避免了前两级迭代,通过修改向量旋转方向的判决条件对原算法的误差进行了校正,在增加了很少资源的情况下将... 本文对计算反正余弦函数的CORDIC算法的迭代结构进行了改进,并在此基础上完成多模式CORDIC算法的实现.通过重新设定初始旋转向量避免了前两级迭代,通过修改向量旋转方向的判决条件对原算法的误差进行了校正,在增加了很少资源的情况下将正余弦运算和反正余弦运算统一到同样的迭代结构中并予以实现.实现结果表明改进后的算法反正余弦运算结果有更高的运算精度,在两种运算函数都需要的应用中能够有效减少的硬件资源占用. 展开更多
关键词 多模式 坐标旋转数字计算 双迭代法 三角函数
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电力系统负荷非侵入式监测方法研究 被引量:26
15
作者 雷怡琴 孙兆龙 +1 位作者 叶志浩 武晓康 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2288-2297,共10页
为了实现对电力系统负荷的高效监测,提出了针对其暂态与稳态工作状况的非侵入式监测方法。对于准确获得任意稳态时刻的负荷工作状态的问题,提出了基于自筛选的优化遗传算法(AOGA)的稳态监测模型,将电力参数模型转换为有功分量模型及无... 为了实现对电力系统负荷的高效监测,提出了针对其暂态与稳态工作状况的非侵入式监测方法。对于准确获得任意稳态时刻的负荷工作状态的问题,提出了基于自筛选的优化遗传算法(AOGA)的稳态监测模型,将电力参数模型转换为有功分量模型及无功分量模型,以此建立双目标函数,解决了由于高谐波电流影响小、求解参数少引起监测误差的问题。优化遗传算法构造了自筛选程序,将适应度相同的结果先做筛选,再利用欧氏距离对功率进行判别,解决了传统遗传算法(GA)进行负荷监测时由于适应度相同引起误判的缺陷。当负荷进行投切时,为了准确获得投切类型,该文建立了基于功率-时间(P-T)的暂态监测Matlab-Simulink模型,首先利用离散傅里叶分解的方法提取暂态发生前后功率的变化量,通过对比功率匹配度对动作负荷进行识别;在功率监测的基础上,以负荷的谐波含有率为负荷特征进行谐波特征判别,进一步提高了暂态负荷监测的精度。 展开更多
关键词 非侵入式 自筛选优化遗传算法 双目标函数 P-T模型 谐波特征
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基于改进遗传算法的自动导航小车路径规划调度 被引量:12
16
作者 于佳乔 李岩 《机床与液压》 北大核心 2022年第5期16-20,共5页
为解决智能车间物料运输AGV小车调度问题,以AGV补料任务行走总距离最短为目标,结合路径选择及任务排序双重标准,提出双层编码方式;同时为避免染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出一种改进的遗传算法,算法增加了多种变异过程,相较于传... 为解决智能车间物料运输AGV小车调度问题,以AGV补料任务行走总距离最短为目标,结合路径选择及任务排序双重标准,提出双层编码方式;同时为避免染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出一种改进的遗传算法,算法增加了多种变异过程,相较于传统遗传算法扩大了解的空间,防止局部最优解的产生。最后通过MATLAB对环境进行建模、仿真,并与基本遗传算法进行对比。实验结果表明:所提出的改进算法能高效且可靠地解决AGV在多任务目标情况下的路径规划问题。 展开更多
关键词 AGV小车 智能车间 双层编码方式 遗传算法 路径规划
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求解离散优化问题的元胞量子狼群演化算法 被引量:1
17
作者 马龙 卢才武 顾清华 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期716-727,共12页
针对离散空间优化问题,提出了求解离散优化问题的元胞量子狼群演化算法,首先,为了提高算法的全局收敛速度,采用双策略量子位初始化方法和滑模交叉方法,分别生成量子狼群初始位置和产生头狼,实现种群多样性;其次,为了描述头狼与猎物间的... 针对离散空间优化问题,提出了求解离散优化问题的元胞量子狼群演化算法,首先,为了提高算法的全局收敛速度,采用双策略量子位初始化方法和滑模交叉方法,分别生成量子狼群初始位置和产生头狼,实现种群多样性;其次,为了描述头狼与猎物间的距离以及增强狼群的遍历范围,采用二进制编码方式和元胞自动机中的演化规则,分别实现狼群中个体狼与猎物距离的精确描述和量子旋转角的选取调整;然后,为了证明该算法的收敛性能,采用泛函分析方法,实现了算法全局收敛性能的验证;最后,通过6个标准测试函数的仿真实验,并与狼群算法以及量子狼群算法的优化结果进行比较。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。 展开更多
关键词 离散优化 量子狼群算法 元胞自动机 双策略方法 滑模交叉 二进制编码 泛函分析 狼群算法 量子旋转角
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基于支持向量机与地球物理测井资料的煤体结构识别方法 被引量:8
18
作者 郭建宏 杜婷 +4 位作者 张占松 肖航 秦瑞宝 余杰 王灿 《物探与化探》 CAS 北大核心 2021年第3期768-777,共10页
煤体结构作为煤层勘探开发研究的重点参数之一,影响着煤层产能,有效识别煤层煤体结构至关重要。本文利用支持向量机算法,以地球物理测井资料为基础进行煤体结构识别,并以沁水煤田柿庄北区3号层为例,对该区块进行煤体结构类型分类,利用... 煤体结构作为煤层勘探开发研究的重点参数之一,影响着煤层产能,有效识别煤层煤体结构至关重要。本文利用支持向量机算法,以地球物理测井资料为基础进行煤体结构识别,并以沁水煤田柿庄北区3号层为例,对该区块进行煤体结构类型分类,利用支持向量机的双二分类与"一对多"分类两种建模模式,建立基于测井曲线的煤体结构识别模型,再利用交叉验证评价模型的泛化性,并对该模型用未参与建模数据进行准确性评价。结果表明,应用支持向量机算法的两种模式能有效识别煤体结构,模型具有泛化性与准确性,且"一对多"分类模式精度更高,在对有利产出煤和不利产出煤的区分上效果突出,对有利产出煤的具体类型区分上具有准确性,可对后续压裂施工提供指导。总体上,基于支持向量机算法和地球物理测井资料建立的煤体结构识别模型对煤层气勘探开发有指导意义,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 煤层煤体结构 地球物理测井资料 支持向量机算法 双二分类模式 “一对多”分类模式
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基于视觉导航的巡检机器人双模控制研究 被引量:22
19
作者 薛阳 张晓宇 +2 位作者 江天博 陈明超 张茂胜 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期1982-1987,共6页
根据变电站巡检机器人在视觉导航过程中的运动特点,建立了其控制系统数学模型。然后通过阈值切换的方法设计了参数自寻优的模糊-最优双模控制器。当巡检机器人与实际导航路径有较大偏差时,采用基于遗传算法优化的模糊控制器来实现巡检... 根据变电站巡检机器人在视觉导航过程中的运动特点,建立了其控制系统数学模型。然后通过阈值切换的方法设计了参数自寻优的模糊-最优双模控制器。当巡检机器人与实际导航路径有较大偏差时,采用基于遗传算法优化的模糊控制器来实现巡检机器人的快速纠偏。当偏差较小时,采用最优反馈控制器来减小稳态误差。仿真结果表明,与常规单一的控制方法相比,所设计的模糊-最优双模控制器,提高了巡检机器人响应速度以及跟踪路径的精度,有效地改善了运动控制的性能。 展开更多
关键词 变电站巡检机器人 双模控制 遗传算法优化 模糊控制 最优控制
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4×100 Gbit/s少模光纤长距离准单模双向传输的实验研究 被引量:14
20
作者 李超 赵健 +5 位作者 王伟 杨志群 王震 米瑞龙 余丽垚 李桂芳 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期279-284,共6页
针对单模光纤的容量极限问题,利用少模光纤实现了4×100Gbit/s的双偏振正交相移键控交叉复用的长距离准单模双向传输,达到了1700km的传输距离。对系统中多径干扰(MPI)和二次瑞利散射(DRS)分别进行了研究。利用301个抽头的恒模算法... 针对单模光纤的容量极限问题,利用少模光纤实现了4×100Gbit/s的双偏振正交相移键控交叉复用的长距离准单模双向传输,达到了1700km的传输距离。对系统中多径干扰(MPI)和二次瑞利散射(DRS)分别进行了研究。利用301个抽头的恒模算法有效补偿了长距离传输过程中的MPI损伤,使系统的传输性能提高了约1dB。使用波形整形器有效抑制了DRS导致的信号质量劣化。结果表明,这些处理方法可将系统的传输距离从1400km延长到1700km。 展开更多
关键词 光通信 准单模传输 多径干扰 二次瑞利散射 CMA算法 波形整形器
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