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题名巨型浮吊船电力系统动态响应的联想记忆识别
被引量：1
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作者
施伟锋
周左晗
费国
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机构
上海海事大学
上海振华重工(集团)股份有限公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期30-34,共5页
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基金
"十一五"国家科技支撑计划重大项目(2007BAF10B05)
上海市教委重点学科建设项目(J50602)
上海海事大学校基金(2009171)的支持~~
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文摘
巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具有按信息内容检索的功能,可以模仿人脑进行联想,处理缺损和不确定的信息,具有容错功能。根据联想记忆原理,运用Hopfield网络结构,对Hebb学习规则进行了改进,构建了自联想离散Hopfield网络。该网络通过对动态响应标准样本进行学习,得到了稳定模式,在受干扰污染、信息缺损的巨型浮吊船电力系统动态响应的识别中表现出了良好的滤除干扰的能力。
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关键词
浮吊船
船舶电力系统动态响应
联想记忆
离散
HOPFIELD网络
识别
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Keywords
floating crane vessel
dynamic responses of shipboard power system
associative memory
discrete Hopfield neural network （DHNN）
recognition
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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