中国电信R4电路域和软交换网络协议3G互通映射规范
上传时间： 2017-08-25
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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随着变电站自动化、通信和微电子等技术的快速发展，在变电站自动化系统领域出现了大量基于微处理器/控制器的智能电子设备，变电站自动化的水平在不断提高，系统集成成为趋势。在这一发展过程中，互操作性差已经开始成为“瓶颈”问题，即不同厂商或同一厂商在不同时期的智能电子设备采用的网络和通信协议可能不相同，使得智能电子设备之间需要协议转换才能集成到一个变电站系统，从而增加了系统的成本和复杂性，影响了系统的实时性和可靠性。为了解决这个问题并适应将来快速更新的计算机和通信技术，国际电工委员会于2005年正式颁布了关于变电站自动化网络通信的国际标准IEC61850。本文围绕基于IEC61850的变电站网络通信和符合该标准的智能电子设备网络通信装置的实现展开研究，分为IEC61850标准的体系分析和具体模型的构建、基于IEC61850的通信网络的特征及规划、变电站通信网络数据流建模及网络通信性能仿真、符合该标准的智能电子设备网络通信装置的设计几部分。 IEC61850是一套完备的、面向未来的变电站通信网络与系统标准，本文首先介绍了其制定背景、结构体系和主要内容，分析了信息模型的内涵、技术特征和建模方法，并针对变电站中最为重要的两类模型--采样值报文传输模型和通用变电站事件传输模型进行了具体的模型构建和通信映射。 实现IEC61850通信的物理承载是以太网，本文首先通过对以太网的技术特征进行分析，得出其通信特性，然后研究和分析了变电站通信网络对环境、规模、安全性、可靠性和实时性等要求，其中对网络传输延时的特性进行了深入研究。在上述分析的基础上，对变电站通信网络进行了规划和构建，提出了使用适用的网络拓扑、报文加入优先级标签、采用基于多VLAN的节点分布规划和网络冗余等提高实时性和可靠性的改进措施。 区别于传统的以太网通信，变电站通信网络中存在多种数据流，是要进行特殊处理的。本文首先对基于IEC61850的变电站通信网络的数据流进行分析并划分类别，根据其特性建立了数学模型。然后归纳了网络模拟的一些技术和方法，并通过基于NS-2的网络模拟技术对变电站通信网络的性能进行了动态模拟，得出了相关的网络性能指标。模拟结果证明了使用交换式以太网、报文引入优先级标签和采用基于多VLAN的节点分布规划等提高实时性措施的正确性，有利于变电站的网络规划和建设以及智能电子设备通信装置的设计。 从现代电力系统的信号源开始，首先分析了电子式互感器数字接口的要求并建立数学模型，然后采用模块化的思想设计出相应的具体软/硬件，实现了基于IEC61850的电子式互感器数字接口的通信装置样机。在此基础上将此装置经过扩展和修改用于其他的智能电子设备的网络通信，使其具有广泛使用性和兼容性。最后设计了试验环境，通过测试验证了该样机的通信性能满足要求并具有较高的可靠性。
上传时间： 2013-07-08
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变电站自动化系统在我国应用发展十多年来，为保障电网安全经济运行发挥了重要作用。但目前也多少存在着二次接线复杂，自动化功能独立、堆砌，缺少集成应用和协同操作，数据缺乏有效利用等问题。这些问题大多是由变电站整体数字化水平不高、缺乏能够完备实现信息标准化和设备之间互操作的变电站通信标准造成的。 电力工业发展和市场化改革的深入对供电质量和电网安全经济运行的要求不断提高，作为输配电系统的信息源和执行终端，变电站数字化、信息化的要求越发迫切，数字化变电站成为变电站自动化系统的发展方向。电子式电流/电压互感器、智能开关等智能化一次设备的诞生使建设数字化变电站成为可能，高速、可靠和开放的通信网络以及完备的通信系统标准是数字化变电站实现的保障，特别是最新颁布的变电站通信网络与系统的国际标准-IEC 61850为建设数字化变电站提供了全面规范。本文以IEC 61850和基于IEC 61850的数字化变电站通信网络为研究对象，结合新架构的全网络化数字保护平台与试验系统研制的具体实践，展开专门研究，主要内容包括： ◇ IEC 61850的理论分析①揭示了IEC 61850与数字化变电站的内在关联。 ②总结了IEC 61850的内涵，通过分析说明IEC 61850不再是简单的通信协议，更多意味的是变电站自动化系统的功能建模方法。 ③归纳了IEC 61850的主要技术特征，包括功能分层的变电站、面向对象的信息模型、功能与通信的解耦、变电站配置语言和面向对象的数据自描述等。 ④从“类”的角度入手分析了IEC 61850信息模型，指出信息模型具备了类的共性和特性。以合并单元为例，对信息模型的属性和服务进行了具体分析。 ◇ IEC 61850的应用研究①从系统和设备两个层面总结了实践IEC 61850的一般步骤。 ②分析了采样值传输(SVC)和通用变电站事件(GSE)2类重要的通信服务。 ③研究了核心ACSI、GOOSE、SMV、GSE管理、GSSE，时间及时间同步等通信模型的特殊通信服务映射。 ④讨论了信息模型实体的构建方法，即如何让设备的实际功能、运行机制和数据能够准确和完备的实现设备对应信息模型的所有细节。IEC 61850没有对实现标准的具体方法作出规定，这给各厂商在技术实现上留出了足够的自由发挥空间。但同时我们注意到若仅在“形态”层面上实践IEC 61850，而不顾及IEC 61850的内涵和应用价值，则可能无法实现IEC 61850的预定目标或使IEC 61850的有益效果大打折扣。出于如此考虑，在提出3种可能的构建方案的基础上，经过分析从中选择出作者认为最优的方案，并给出了示例。 ◇基于IEC 61850的数字化变电站通信网络(CNDS)的研究①在分析以太网介质访问控制方法的基础上，针对标准以太网存在延时不确定的问题，总结了提高以太网实时性能的主要措施，并从中选择出适用于CNDS的措施。 ②分析了CNDS的特征，特别是与同样基于以太网的一般局域网的区别，针对CNDS在网络可靠性和安全性等方面的特殊要求，提出了应对措施和解决方案。 ③提出了过程子网和全站惟一网络2种组网方案。通过分析各自的特点与实现难度，指出过程子网目前较易实现，而全站惟一网络将凭借信息高度共享等优势成为CNDS的最终形态。阐述了VLAN、由交换机实现网络冗余等组网技术在SAS中的应用方法及IED自身通信冗余的实现方法。 ④归纳了CNDS数据流的类型和到达时间规律：建立了简单数据流模型为表征数据流、研究数据流业务特征和分析CNDS性能提供了有用工具；分析了TcP协议及其运行机制，提出了TcP应用于CNDS的优化方法。 ⑤利用OPNET网络仿真技术，建立了EMAC和TCP/IP仿真节点模型，对以太网、TCP和交换式以太网的基本特征等进行了仿真研究；依据CNDS实际承载的功能，建立了过程子网和站级网络的动态仿真模型，围绕网络延时和端到端延时等网络性能指标，对不同组网方式和应用功能下的网络性能进行了考察，得出了具有普遍适用性的结论和建议，为分析解决此类问题提供了通用方法。 ◇可接入CNDS的全网络化数字保护平台与试验系统的设计与实现①阐述了一种新架构的、能够无缝接入CNDS并具有多种运行方式的全网络化数字保护平台与试验系统的软硬设计和实现方法。提出了适用于数字保护的RTOS多任务划分方法。 ②以馈线保护测控装置为例，建立了平台的IEC 61850信息模型。以此为基础，在平台内部实现了利用SMV和GOOSE报文传输采样值和开入/开出信息，即实现了遵循IEC 61850的过程层通信，为平台接入IEC 61850系统和数字化变电站做好了准备。 ③进行了保护测量功能和过程层通信试验，验证了平台的可用性和过程层通信的可靠性，为类似设计方法在间隔层IED上的应用提供了可信依据。
上传时间： 2013-05-28
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-07-03
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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摘要： 利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现，多层感知器网络分割提取的结果与样本实际的结果更加接近，而自组织映射神经网络分割提取的结果则不够理想。据此，可以推断多层感知器网络是实现金属图像分割自动化提取和精确性分析的有效工具。
上传时间： 2014-12-29
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文中旨在研究一种新式抽油烟机的智能变频技术，通过对烹饪环境的综合分析，确定所需排风量，进而以一个最适宜的转速进行排烟，达到节能降耗的目的。采用神经网络控制器，在无被控对象数学模型情况下，实现转速与油烟、蒸汽两输入变量的非线性映射。仿真和实物测试结果显示：采用神经网络控制能较好实现厨房环境的实时调控，能够快速响应，具有良好的动态和稳态性能。
上传时间： 2013-10-27
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BP神经网络由多个网络层构成，通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。BP网络的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接；各层内神经元之间没有任何连接；各层神经元之间也没有反馈连接。BP网络具有很强的非线性映射能力，根据Kolrnogorov定理，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。
标签： BP网络
上传时间： 2013-10-31
上传用户：xy@1314
自组织 Kohonen 映射程序，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
上传时间： 2014-01-07
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