王红君 作品数:189 被引量:785 H指数:14 供职机构: 天津理工大学 更多>> 发文基金: 天津市自然科学基金 天津市科技支撑计划 天津市教委科研基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 农业科学 机械工程 更多>>
一种基于PLC的电弧炉电能质量控制器 一种基于PLC的电弧炉电能质量控制器。本发明由控制系统和电能质量提高系统两部分组成,控制系统由工控机、PLC、DSP构成,电能质量提高系统由TSC_TCR型无功补偿装置和辅助电路构成,该控制器根据瞬时无功功率,结合炉况信... 赵辉 唐微 王红君 岳有军文献传递 全数字控制同步发电机/电动机可控硅励磁系统 赵辉 王红君 岳有军 孙建芳 余喜珍 王荣莉 王玉明 钮心悦 黄长亮 该项成果开发了一种适合大中小企业的、以提高各类同步发电机和同步电动机励磁控制水平的全数字控制可控硅励磁系统。实现同步发电机和同步电动机的全数字控制。采用高性能工业控制微机,从数据采集、调节器运算、故障报警、多机联网直至输...关键词:关键词:发电机 励磁 模糊控制 基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究 被引量:19 2009年 在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.本文提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用M atlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性. 刘冬生 赵辉 王红君 岳有军关键词:故障诊断 小波分析 神经网络 振动信号 基于时域分析的拉坯阻力曲线异常特征提取及在漏钢预报上的应用 被引量:2 2005年 介绍了板坯连铸结晶器拉坯阻力异常特征提取及在连铸漏钢预报中应用的研究。在对漏钢事故前拉坯阻力时域异常特征分析总结的基础上,针对两种异常特征模式——尖脉冲和斜坡设计了两种特征提取算法——幅值变化判断法和改进的过零率判断法,实际应用证明了算法的有效性。 赵辉 武冬蕾 刘鲁源 王红君 岳有军关键词:连铸结晶器 拉坯阻力 在线监测 漏钢预报 基于互补集合经验模态分解-模糊熵-深度信念网络的短期风速预测 被引量:4 2019年 针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预测模型。首先,利用CEEMD方法将原始风速序列分解为一系列不同尺度的本征模态分量(IMF)以降低其非平稳性;其次,利用模糊熵方法将多个IMF分量进行重组以避免分量数目过多给预测精度造成的影响;最后,利用深度信念网络其强大的深度特征提取能力和非线性映射学习能力的优点,分别对新的分量进行预测和叠加获得最终预测值。实验表明,较BP神经网络模型和DBN模型,组合模型提高了预测精度,具有可行性和有效性。 赵辉 华海增 岳有军 岳有军关键词:短期风速预测 模糊熵 电动汽车参与电网调峰的模型及调度策略研究 被引量:7 2015年 "汽车-电网"互联(Vehicle to grid简称V2G)技术体现了电动汽车与电网的互动关系,随着电动汽车数量的快速增加和充放电技术的成熟,电动汽车必将成为智能电网的重要组成部分,并有望参与电网调峰平抑负荷波动。建立了一种电动汽车参与电网调峰的模型,提出了基于粒子群算法的调度策略。基于某地区典型的日负荷曲线,研究了电动汽车对电网调峰的影响。 王红君 吴浩 赵辉 岳有军关键词:V2G 电动汽车 电网调峰 粒子群算法 IPOA-BP神经网络锂电池SOH估算 2023年 为提高锂电池SOH的估算精度,搭建了一种基于改进鹈鹕优化算法(POA)结合反向传播(BP)神经网络的估算模型。通过NASA公开数据集,提取了多组与锂电池SOH相关的健康因子,并进行相关性分析,选取相关性较好的健康因子作为模型输入。通过改进后的POA算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优。将所提算法与BP神经网络、粒子群优化算法(PSO)结合BP神经网络、POA算法结合BP神经网络方法进行比较,仿真结果表明:所提方法的均方根误差更小,决定系数更高,具有更好的实际应用价值。 赵辉 朱文彬 岳有军 王红君关键词:锂离子电池 BP神经网络 8097单片机在同步发电机晶闸管励磁系统中的应用 被引量:5 1998年 本文介绍了以8097单片机为控制核心的同步发电机晶闸管励孩系统,论述了其工作原理、硬件设计及软件流程。 赵辉 王红君关键词:单片机 同步发电机 励磁系统 晶闸管 同步电机 一种基于计算机视觉的花蕾判别方法 本发明公开了一种基于计算机视觉的花蕾判别方法。包括以下步骤:图像预处理,图像分割扩展,图像显著图计算,图像SURF关键点计算,关键点直方图计算,特征量计算,支持向量机预测结果。对CCD相机采集到图片进行RGB到HSI的颜... 岳有军 李想 赵辉 王红君文献传递 基于能量诱导型PSO算法与LSSVM模型的钢铁企业高炉煤气消耗量预测 被引量:1 2015年 针对钢铁企业高炉煤气消耗量存在的波动大、随机性强、难以预测等特点,引入能量剩余函数,提出了一种与粒子自身能量相关的能量诱导型粒子群(Energy Guided Particle Swarm Optimization,EGPSO)算法。利用其对最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)的参数进行优化,最后采用优化后的最小二乘支持向量机模型(EGPSO-LSSVM)进行高炉煤气消耗量预测。仿真实验表明:改进后的预测模型在平均绝对百分比误差、均方误差、均方百分比误差三项指标上均优于普通BP神经网络模型和普通最小二乘支持向量机模型,可以为高炉煤气资源的合理使用提供依据。 王红君 白鹏 赵辉 岳有军关键词:最小二乘支持向量机 惯性权重