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甘肃省高等学校研究生导师科研项目计划(1009B-04)

作品数:2 被引量:4H指数:1
相关作者:何同弟盛海龙刘永科赵文忠更多>>
相关机构:河西学院更多>>
发文基金:甘肃省高等学校研究生导师科研项目计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇智能温度
  • 1篇智能温度控制
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇子群
  • 1篇自适应谐波检...
  • 1篇温度
  • 1篇温度控制
  • 1篇系统仿真
  • 1篇系统仿真设计
  • 1篇谐波
  • 1篇谐波检测
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基函数
  • 1篇径向基函数神...
  • 1篇基函数神经网...

机构

  • 2篇河西学院

作者

  • 2篇何同弟
  • 1篇赵文忠
  • 1篇刘永科
  • 1篇盛海龙

传媒

  • 2篇自动化与仪器...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
粒子群优化RBF神经网络的自适应谐波检测被引量:1
2011年
有源电力滤波器补偿性能与所采用的谐波检测方式有很大的依赖关系,针对现有的检测方法存在精度不高、对电网频率变化比较敏感、自适应能力不强的缺点,本文提出基于粒子群优化算法的R B F神经网络的谐波检测方法。用自适应的方法对粒子群优化算法的参数进行了调整,使其能够更好地适应复杂的非线性环境,从而可以更灵活地调节P S O算法的全局搜索能力和局部开发能力。在算法的基础上,根据已开发的系统配置和学习算法,探讨了模拟电路的实现方法,运用P S I M软件对电路进行了模拟仿真。仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力。
刘永科赵文忠何同弟
关键词:谐波检测粒子群优化算法径向基函数神经网络
基于AT89C51&DS18B20的智能温度控制系统仿真设计被引量:3
2013年
针对在温度检测系统中电路硬件和测量电路较为复杂、精度不高、易受外界干扰等问题,本文设计了一种以AT89C51单片机为微处理器和DS18B20温度传感器为核心的智能控制系统。设计的内容主要有温度信号采集电路、温度数码显示电路、键盘设置电路、报警电路、光耦合隔离输出电路和加热电路六部分。对每个硬件电路模块编程,然后进行系统的整合,最后输入到控制处理器中实现所有设计功能,利用Proteus软件实现了仿真。仿真结果表明该方法效果好,为温度的智能控制提供了一种新方法。
盛海龙何同弟
关键词:温度控制AT89C51DS18B20
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