四川省教育厅自然科学科研项目(11ZA168)
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 相关作者：周頔更多>>
- 相关机构：四川文理学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅自然科学科研项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于改进S变换技术的轧钢厂电机电压检测方法被引量：1
- 2013年
- 由于电压暂降补偿方法是准确获取电压暂降的主要特征,基于深入分析电压暂降问题,将改进的S变换技术用于电压特征检测,提出一种新的电压暂降特征检测方法。该方法在介绍S变换的基本原理基础上,提出改进的S变换技术,进而提出基于改进S变换技术的电压暂降特征检测方法和实现步骤。以达州钢铁集团轧钢厂感应电动机为研究对象,利用改进的S变换技术,计算电机电压暂降幅值、相位跳变和持续时间等特征向量。通过大量的仿真实验,结果表明提出的电压检测方法具有计算量小、准确度高、抑制噪声干扰效果好等优点。
- 周頔
- 关键词：电压检测S变换电动机
- 基于遗传算法和模糊神经网络的PID控制器参数优化方法被引量：2
- 2013年
- 针对传统的PID控制器参数优化需要被控对象精确数学模型问题,利用不需要被控对象数学模型的模糊控制理论和神经网络的自适应和自学习的能力以及遗传算法的全局优化能力,提出一种基于遗传算法、模糊控制理论和神经网络相结合的PID控制器参数优化方法。该方法首先利用十进制编码对遗传算法进行编码,然后集中优化模糊神经网络参数和结构,接着再用优化的模糊神经网络确定PID控制器参数,获得模糊神经网络PID控制器。最后通过达州钢铁集团扎钢厂中央空调控制系统实际应用,结果表明该优化方法具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。
- 周頔
- 关键词：遗传算法模糊控制理论神经网络PID控制器
- 基于计算智能融合的轧钢厂电力系统低频振荡控制方法
- 2013年
- 针对电力系统稳定器优化配置的复杂非线性问题,将具有较好全局搜索能力和寻优速度的计算智能算法引入到电力系统低频振荡抑制中,充分利用遗传算法和粒子群优化算法的优点,提出一种混合算法,提高了寻优过程的收敛性和稳定性。混合算法被用于优化电力系统稳定器参数,进而提出基于混合算法的电力系统低频振荡控制方法。实验仿真和应用结果表明,混合算法具有快速收敛性、短的计算时间和较好的稳定性;同时混合算法优化的电力系统稳定器不仅可以克服低频振荡现象,而且还可以增强电力系统的暂态稳定性。
- 周頔
- 关键词：电力系统稳定器低频振荡粒子群算法参数优化
