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中性点非直接接地电网单相接地故障暂态特征分析 总被引:30,自引:1,他引:30
针对已有暂态分析方法存在的不足,建立了基于线路分布参数模型的小电流接地故障模量结构图;根据线路相频特性将频率分为不同区段,再分析不同频段内故障暂态特征。重点论证了零序网络在一选定频段(SFB)下阻抗呈容性的特性及其临界频率应满足的条件,分析了在该选定频段内暂态零序电流及无功功率的分布规律,得出以下结论:在SFB内,故障线路暂态零序电流和无功功率大于或等于任何一条健全线路,且在故障线路中从线路流向母线,与健全线路中的流向相反;在SFB外,故障线路和健全线路电气量分布差异不明显或临界频率不易确定。用电磁暂态仿真程序(ATP)对故障暂态特征进行了验证。 相似文献
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针对由于环境干扰因素等影响水下目标精确定位的问题,提出了采用以声传感器为核心的多五元声传感阵列网络定位方法。根据水下空间环境,建立了多五元声传感阵列网络定位空间数学模型,研究与分析网络结构的多五元声传感阵列定位算法,给出了水下目标多五元声传感阵列网络定位参数的计算式及误差分析。分析表明:多五元声传感阵列网络定位参数的精度与声传感器阵列的布阵方式和声传感器之间的时延密切相关,随着时延的增大,水下目标方位角、俯仰角及距离误差也增大;通过采用单五元声传感阵列定位算法和多五元声传感阵列网络定位模拟对比实验,在同一区域下,多五元声传感阵列网络定位算法测量误差小于单五元声传感阵列定位算法测量误差,验证了水下目标多五元声传感阵列网络定位具有测试精度高的优点,为水下目标的精确定位及精确制导研制提供了技术方法,为开拓水下目标检测奠定了基础,具有很高的应用价值。 相似文献
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采用序优化的改进蚁群算法 总被引:5,自引:1,他引:4
为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大-最小蚂蚁系统. 相似文献
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研究了人工神经网络混沌时间序列预测应用中的拓扑选择问题,受大脑皮层生长发育过程启发,提出一种类皮层网络--复杂回响状态网络(CESN)的构建方法.将影响皮层网络生长发育过程的依赖距离和依赖时间窗口的2个生长机制中的规模因子、距离敏感因子、密度敏感因子、种子神经元个数,以及时间窗宽度等调控因子,类比地定义为CESN构建过程中的构造参数.实验发现,CESN的拓扑结构能够被这些构造参数惟一地确定,并且当种子神经元个数取值约为网络规模的10%时,构建出的CESN几乎具有最优的预测精度.根据这个发现,仿真证实了CESN能够被更省时地构建,表明所提方法是一种高效的网络构建方法. 相似文献
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针对现有双向联想网络(BAM)存在的存储容量小、抗干扰能力弱的缺点,提出了一种利用最大似然准则的BAM网络(MLBAM)及其训练算法.MLBAM网络采用双向网络结构建立了神经元的发放以及抑制模型,充分利用似然函数的特性以及网络的双向联想特性,很好地完成了自联想和异联想功能,并且准确计算出关联样本对之间的关联度,使MLBAM网络在随机环境中具有很强的抗噪能力.利用最速下降算法,给出了MLBAM网络的训练算法,根据训练权重的Hessian矩阵负定,判定算法能够获得全局最优解,从而证明了算法的收敛性.该训练算法能够训练出最优的连接权重和神经元阈值.通过2个典型实验验证了MLBAM网络的抗噪能力和联想能力,在存在1位随机噪声的情况下,该网络的联想正确率达到了100%. 相似文献
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一种基于小波神经网络的自适应控制方法 总被引:12,自引:0,他引:12
提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应系统的辩识器和控制器来构成自适应控制系统。由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果表明,该系统比一般神经网络控制系统具有调节速度快和超调小等更好的控制效果。 相似文献
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针对物流配送系统优化设计中关键难题之一的团队定向问题,提出了一种部分顾客需求动态到达的动态团队定向问题,并建立了该问题的模型.采用把规划周期分成一系列时间段的策略,将动态问题转化成一系列的静态子问题求解.提出了一种蚁群算法,其特点是利用上一时间段的信息来加速算法寻优能力,并用一种基于分支定价的离线精确性算法来求解动态团队定向问题.实验结果表明,与基于分支定价的离线精确性算法相比,所提出的蚁群算法能在1 ks内求解4个测试算例,并且在2个算例中得到的最好解优于离线精确性算法的解. 相似文献
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