基于RNN的低压变压器区域日线损率基准测试 被引量：7

1

作者 何伟民 孙一迪 +2 位作者 姜捷 金良勇 毛和云 《计算机测量与控制》 2020年第9期58-64,68,共8页

输变电线路损耗是输变电阶段的固有现象,其是评价低压变压器区域日线损率的重要指标和基准;当对大数据样本上进行训练时,区域的数量通常非常大,并且线损率数据集包含大量的异常值;为了准确的计算低压变压器区域日线损率,提出了一种具有... 输变电线路损耗是输变电阶段的固有现象,其是评价低压变压器区域日线损率的重要指标和基准;当对大数据样本上进行训练时,区域的数量通常非常大,并且线损率数据集包含大量的异常值;为了准确的计算低压变压器区域日线损率,提出了一种具有去噪自动编码器(DAE)多径网络模型的鲁棒神经网络(RNN)方法,利用丢包层、L2正则论和Huber损失函数的优点获得多种不同的输出,并利用比较结果计算出基准值和合理区间,实现了精确评估采样数据集的质量并消除线损率的异常值,从而提高数据检测的稳定性;通过与传统的机器学习模型相比,所提出的RNN具有较好的鲁棒性和准确性;根据所提出的RNN的最终结果,在整个数据点中约有13%的异常值,一个月内线损率无缺失值和异常值的区域仅占20%左右,说明了计电设备可靠性较低。 展开更多

关键词 基准计算 日线损率 低压电压器区域 鲁棒神经网络 去噪自动编码器

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柔性空间机械臂协调运动的鲁棒神经网络控制及柔性振动PD反馈控制 被引量：6

2

作者 洪昭斌 陈力 李文望 《力学季刊》 CSCD 北大核心 2014年第1期98-104,共7页

针对具有未知惯性参数柔性空间机械臂系统的动力学和柔性振动控制问题,设计了基于奇异摄动理论的载体、关节铰轨迹跟踪的鲁棒神经网络控制算法和柔性振动反馈PD控制算法.首先,构建神经网络函数逼近慢变子系统的综合建模误差,设计载体、... 针对具有未知惯性参数柔性空间机械臂系统的动力学和柔性振动控制问题,设计了基于奇异摄动理论的载体、关节铰轨迹跟踪的鲁棒神经网络控制算法和柔性振动反馈PD控制算法.首先,构建神经网络函数逼近慢变子系统的综合建模误差,设计载体、关节铰协调运动鲁棒控制算法,同时,通过稳定性分析选择神经网络自适应律;应用PD反馈控制来主动控制并消除快变子系统的柔性振动模态.仿真结果表明,所设计的控制算法解决了系统参数未知等因素带来的影响,能快速准确地进行轨迹追踪,同时,柔性杆的振动模态得到明显抑制,在2秒后基本消除. 展开更多

关键词 柔性空间机械臂 参数未知 鲁棒神经网络 振动控制

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基于鲁棒神经网络的车辆主动悬架振动控制 被引量：4

3

作者 李虹 冯彦辉 苏莉蔚 《中国工程机械学报》 北大核心 2017年第4期324-328,337,共6页

由于路面不平整导致车辆行驶过程中产生很大的振动现象,因此采用鲁棒神经网络控制系统,实现车辆悬架振动的有效控制,并对控制结果进行仿真验证.建立了车辆7自由度振动悬架系统模型简图,构造了车辆振动动力学方程式.应用了PID控制器,通... 由于路面不平整导致车辆行驶过程中产生很大的振动现象,因此采用鲁棒神经网络控制系统,实现车辆悬架振动的有效控制,并对控制结果进行仿真验证.建立了车辆7自由度振动悬架系统模型简图,构造了车辆振动动力学方程式.应用了PID控制器,通过增加指数函数对传统PID控制器中的组件进行求导,推导出鲁棒神经网络控制系统.采用数学软件Matlab/Simulink对神经网络控制系统进行仿真,同时与PID控制器进行对比和分析.仿真结果显示,车辆行驶过程中遇到路面随机产生的激励波后,主动悬架采用鲁棒神经网络控制跟踪误差较小,具有自适应调节功能.采用鲁棒神经网络控制车辆主动悬架,可以降低车辆垂直方向的振动幅度,提高车辆行驶的平稳性. 展开更多

关键词 车辆悬架 鲁棒神经网络 控制 仿真

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非线性船舶模型运动控制中鲁棒神经网络的应用 被引量：1

4

作者 尤冬梅 孙英培 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第12期161-164,共4页

非线性运动是欠驱动和处于系泊状态船舶的主要运动形式,此时船舶不仅受到动力系统螺旋桨的作用力,也受到海浪、海风的干扰作用力,此时船舶的运动控制对于船体安全性、稳定性有非常重要的意义。鲁棒神经网络是将神经网络控制算法与鲁棒... 非线性运动是欠驱动和处于系泊状态船舶的主要运动形式,此时船舶不仅受到动力系统螺旋桨的作用力,也受到海浪、海风的干扰作用力,此时船舶的运动控制对于船体安全性、稳定性有非常重要的意义。鲁棒神经网络是将神经网络控制算法与鲁棒控制器相结合的一种算法,本文将鲁棒神经网络控制技术应用于非线性船舶模型的运动控制中,在船舶非线性运动数学模型、螺旋桨动力学模型的基础上,对其航向等运动控制进行研究。 展开更多

关键词 非线性 运动控制 鲁棒神经网络 动力学模型

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基于鲁棒神经网络的水下机器人运动控制 被引量：2

5

作者 梁霄 李晔 +1 位作者 万磊 孙玉山 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期1-4,共4页

针对水下机器人神经网络控制中系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,提出了一种基于鲁棒神经网络的水下机器人控制方法E利用指数趋近律,推导出神经网络参数的镇定算法,并采用标准误差反向传播(EBP)算法最小化目标函... 针对水下机器人神经网络控制中系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,提出了一种基于鲁棒神经网络的水下机器人控制方法E利用指数趋近律,推导出神经网络参数的镇定算法,并采用标准误差反向传播(EBP)算法最小化目标函数,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究E试验结果表明,该控制方法对神经网络学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值. 展开更多

关键词 水下机器人 运动控制 鲁棒神经网络 变结构控制

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一类非线性系统基于Backstepping的自适应鲁棒神经网络控制 被引量：7

6

作者 杨小军 李俊民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期589-592,共4页

针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终... 针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终一致有界的。 展开更多

关键词 非线性系统 BACKSTEPPING 自适应鲁棒神经网络控制 自适应控制

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基于鲁棒输入训练神经网络的非线性多传感器故障诊断方法及其应用 被引量：9

7

作者 司风琪 李欢欢 徐治皋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期574-578,共5页

针对非线性系统多传感器故障诊断时出现的检测准确性下降和数据重构产生的残差污染问题,提出了基于鲁棒输入训练神经网络非线性多传感器故障诊断模型.在目标函数中引入影响因子函数和可靠性系数,并通过计算机模拟和仿真确定最佳影响因... 针对非线性系统多传感器故障诊断时出现的检测准确性下降和数据重构产生的残差污染问题,提出了基于鲁棒输入训练神经网络非线性多传感器故障诊断模型.在目标函数中引入影响因子函数和可靠性系数,并通过计算机模拟和仿真确定最佳影响因子函数形式,抑制了多个含有显著误差故障数据的不良影响,并增加了具备高可靠性的重要数据影响权重,大大减小了残差污染,提高了故障诊断的准确性和可靠性.以某300 MW机组1#高加测点为对象进行算例分析,验证了该方法对于多传感器故障诊断的可行性和准确性,计算和模拟表明,RITNN方法优于线性PCA和传统ITNN方法,能够更加准确进行多传感器故障的检测和故障数据的重构. 展开更多

关键词 鲁棒输入训练神经网络 故障诊断 多传感器 影响因子 可靠性系数

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基于多模型鲁棒输入训练神经网络协同的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法 被引量：5

8

作者 黄郑 王红星 +2 位作者 于海泉 李逗 司风琪 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第11期125-133,共9页

为提高燃气–蒸汽联合循环机组传感器测量值的准确性及可靠性,提出了一种基于多模型鲁棒输入训练神经网络(RITNN)的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法。该方法建立若干燃气–蒸汽联合循环重要参数的数据重构模型,并对各模型进... 为提高燃气–蒸汽联合循环机组传感器测量值的准确性及可靠性,提出了一种基于多模型鲁棒输入训练神经网络(RITNN)的燃气–蒸汽联合循环机组传感器故障诊断方法。该方法建立若干燃气–蒸汽联合循环重要参数的数据重构模型,并对各模型进行优先级划分,以串并联方式设定模型间关系,通过可靠参数的逐级生成和传递,有效抑制了多传感器显著故障产生的残差污染,提高了故障诊断的准确性及可靠性,进而给出了传感器故障诊断流程,建立了完整的传感器故障诊断系统。以某200 MW级燃气–蒸汽联合循环机组为研究对象,对多传感器故障进行诊断,并与RITNN单一模型方法和输入训练神经网络(ITNN)单一模型方法进行对比,结果表明,提出的多模型RITNN故障诊断方法诊断精度更高,可保证燃气–蒸汽联合循环机组稳定运行。 展开更多

关键词 多模型 鲁棒输入训练神经网络 故障诊断 联合循环

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永磁直线同步电机的鲁棒自适应神经网络控制 被引量：3

9

作者 杨大磊 党选举 王占军 《电气传动》 北大核心 2011年第11期54-58,共5页

针对永磁直线同步电动机的端部效应和非线性摩擦问题,采用一种鲁棒自适应神经网络控制方法,实现了永磁直线电机的跟踪控制。所设计的控制器包含两个部分:一部分是自适应神经网络控制器,用来逼近理想控制器,该神经网络的输入为滑模切换函... 针对永磁直线同步电动机的端部效应和非线性摩擦问题,采用一种鲁棒自适应神经网络控制方法,实现了永磁直线电机的跟踪控制。所设计的控制器包含两个部分:一部分是自适应神经网络控制器,用来逼近理想控制器,该神经网络的输入为滑模切换函数;另一部分是鲁棒控制器,用来消除逼近误差。通过李亚普诺夫稳定性定理验证了所设计的控制器能够保证控制系统渐进稳定。仿真结果表明:所设计的控制器能达到较好的控制效果。 展开更多

关键词 鲁棒自适应神经网络 永磁直线同步电机 端部效应 摩擦

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基于虚拟线圈和卷积神经网络的多层同时激发图像重建 被引量：4

10

作者 王婉婷 苏适 +2 位作者 贾森 梁栋 王海峰 《波谱学杂志》 CAS 北大核心 2020年第4期407-421,共15页

本文提出一种基于虚拟共轭线圈(Virtual Coil Concept,VCC)技术和k空间插值鲁棒人工神经网络(Robust Artificial-neural-networks for k-space Interpolation,RAKI)的图像重建方法,用于磁共振多层同时激发成像(Simultaneous Multi-Slice... 本文提出一种基于虚拟共轭线圈(Virtual Coil Concept,VCC)技术和k空间插值鲁棒人工神经网络(Robust Artificial-neural-networks for k-space Interpolation,RAKI)的图像重建方法,用于磁共振多层同时激发成像(Simultaneous Multi-Slice imaging,SMS),该方法能够有效提升重建图像的质量,被命名为VIRGINIA(VIRtual conjuGate colls Neural-networks InterpolAtion).为了得到更高质量的SMS图像,本文提出的VIRGINIA方法利用磁共振线圈数据的复数共轭对称性质扩展了SMS所获取的多通道数据,并将扩展后的数据用于RAKI网络的训练,利用训练后的网络实现高质量的SMS图像重建.本文将VIRGINIA方法和其他SMS图像重建方法(RAKI和Slice-GRAPPA方法)进行了对比,并采用结构相似指数(Structural Similarity Index,SSIM)、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对不同方法的重建图像进行了量化对比分析.结果显示,在相同的SMS加速倍数下,使用VIRGINIA方法进行重建的图像质量均好于RAKI方法,且远好于传统Slice-GRAPPA方法. 展开更多

关键词 磁共振图像重建 多层同时成像 k空间插值鲁棒人工神经网络(RAKI) 虚拟线圈 卷积神经网络(CNN)

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基于混合型鲁棒输入训练神经网络的非线性数据校正方法及其应用 被引量：1

11

作者 任少君 司风琪 +1 位作者 李欢欢 徐治皋 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期322-327,共6页

提出了一种基于混合型鲁棒输入训练神经网络的非线性数据校正模型,在基于过程数据的神经网络模型中引入了反映过程机理的约束方程.根据所提模型的网络结构,采用罚函数法将约束方程加入到网络训练目标函数中,并采用BP算法推导出该网络的... 提出了一种基于混合型鲁棒输入训练神经网络的非线性数据校正模型,在基于过程数据的神经网络模型中引入了反映过程机理的约束方程.根据所提模型的网络结构,采用罚函数法将约束方程加入到网络训练目标函数中,并采用BP算法推导出该网络的学习方法,进而给出了基于该方法的数据校正流程.分别以一个五维非线性系统和某1 000 MW机组1#高加测点为对象进行算例分析,结果表明:所提出的模型能正确检验出测量数据中的不良值,具有良好的鲁棒性;在完成数据校正的同时还能保证重构数据满足相应的系统机理约束条件;在多测点同时发生故障时,也能保证数据校正的准确性和可靠性. 展开更多

关键词 混合型鲁棒输入训练神经网络 故障诊断 机理约束 罚函数 数据校正

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