针对带有TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)的单机无穷大电力系统,提出一种新的TCSC自适应非线性控制Backstepping方法.该方法不仅保留了系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且突破了经典的确定性等价性原理来...针对带有TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)的单机无穷大电力系统,提出一种新的TCSC自适应非线性控制Backstepping方法.该方法不仅保留了系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且突破了经典的确定性等价性原理来设计参数估计器和动态反馈控制器.仿真结果表明,与基于传统自适应Backstep-p ing得到的控制设计相比较,这种新方法在系统响应和自适应速度方面具有更优越的性能,从而为工程应用提供了一种有效的选择.展开更多
在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊...在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊,而且对于不同的样本矢量,聚类效果有所不同,本算法兼顾到了这两点.该方法已用V isua l C++6.0编程实现,效果比较理想.展开更多
文摘针对带有TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)的单机无穷大电力系统,提出一种新的TCSC自适应非线性控制Backstepping方法.该方法不仅保留了系统的非线性特性和对未知参数的实时在线估计,而且突破了经典的确定性等价性原理来设计参数估计器和动态反馈控制器.仿真结果表明,与基于传统自适应Backstep-p ing得到的控制设计相比较,这种新方法在系统响应和自适应速度方面具有更优越的性能,从而为工程应用提供了一种有效的选择.
文摘在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊,而且对于不同的样本矢量,聚类效果有所不同,本算法兼顾到了这两点.该方法已用V isua l C++6.0编程实现,效果比较理想.
