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基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法 被引量：16
1
作者 姚欣 邢砾云 辛平 《智慧电力》 北大核心 2021年第12期17-24,共8页
针对现有微电网(MG)故障诊断准确率不高,分类精度不理想等问题,提出了一种基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法。首先,采用最大重叠离散小波变换(MODWT)和母小波提取MG电力信号特征,并进行三级分解,以获得高精度的信... 针对现有微电网(MG)故障诊断准确率不高,分类精度不理想等问题,提出了一种基于小波特征提取与深度学习的微电网故障诊断与分类方法。首先,采用最大重叠离散小波变换(MODWT)和母小波提取MG电力信号特征,并进行三级分解,以获得高精度的信号特征提取。然后,利用长短期记忆网络优化深度Q网络,构建深度循环Q网络(DRQN),更好地分析复杂数据且克服噪声的干扰。最后,将MODWT每个分解层次上的信号分量能量输入DRQN,实现故障的诊断和分类。基于MATLAB环境搭建MG系统仿真模型对所提方法进行实验论证,结果表明使用高采样频率和电流、电压信号时,诊断性能最佳,分类准确率超过91%。同时,所提方法在11种故障类型和4种场景下的分类准确率均超过90%,优于其他对比方法。 展开更多
关键词 微电网 故障诊断 故障分类 最大重叠离散小波变换 深度循环q网络 长短期记忆网络 特征提取
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聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯
2
作者 杜同春 王波 +2 位作者 程浩然 罗乐 曾能民 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期538-545,共8页
该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类... 该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。 展开更多
关键词 交通信号灯协同控制 集中训练分散执行 强化学习智能体聚类 生长型神经气 深度循环q网络
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基于强化学习的改进NSGA-Ⅱ算法的城市快速路入口匝道控制
3
作者 陈娟 郭琦 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期666-680,共15页
为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争... 为了缓解城市快速路拥堵和尾气排放问题,提出了基于竞争结构和深度循环Q网络的改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ based on dueling deep recurrent Q network, DRQN-NSGA-Ⅱ).该算法结合了基于竞争结构的深度Q网络(dueling deep Q network, Dueling DQN)、深度循环Q网络(deep recurrent Q network, DRQN)和NSGA-Ⅱ算法,将Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ算法用于匝道控制问题.除了考虑匝道车辆汇入以提高快速路通行效率外,还考虑了环境和能源指标,将尾气排放和燃油消耗作为评价指标.除了与无控制情况及其他算法进行比较之外, Dueling DRQN-NSGA-Ⅱ还与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明:与无控制情况相比,本算法能有效改善路网通行效率、缓解环境污染、减少能源损耗;相对于无控制情况,总花费时间(total time spent, TTS)减少了16.14%,总尾气排放(total emissions, TE)减少了9.56%,总燃油消耗(total fuel consumption, TF)得到了43.49%的改善. 展开更多
关键词 匝道控制 基于竞争结构的深度q网络 深度循环q网络 非支配排序遗传算法
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基于DRQN的视觉SLAM参数自适应调整
4
作者 陈青梅 秦进 +2 位作者 黄仁婧 崔虎 黄初华 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第11期3235-3242,共8页
为解决传统视觉SLAM算法中的参数调整问题,提出一种基于深度循环Q网络的视觉SLAM参数自适应调整方法。筛选视觉SLAM参数构建动作空间;采用地标点的协方差矩阵描述视觉定位的不确定性,用地标点的不确定性构建奖励函数;参数智能体通过ε-g... 为解决传统视觉SLAM算法中的参数调整问题,提出一种基于深度循环Q网络的视觉SLAM参数自适应调整方法。筛选视觉SLAM参数构建动作空间;采用地标点的协方差矩阵描述视觉定位的不确定性,用地标点的不确定性构建奖励函数;参数智能体通过ε-greedy策略选择Q值最大的动作作用于视觉SLAM环境,根据环境的反馈更新网络参数。EuRoC和TUM-VI数据集上的实验结果表明,该方法提高了室内场景下的位姿轨迹精度,避免了复杂的参数调整过程。 展开更多
关键词 视觉SLAM 深度循环q网络 ε-greedy策略 不确定度 参数自适应调整
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