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当前图像智能识别技术在人脸识别、指纹识别等领域获得了非常广泛的应用。舰船电力系统设备是保障舰船作战能力的关键,实现舰船电力系统设备的远程监控具有非常重要的意义。图像智能识别技术需要处理的数据量较大,本文使用了一种基于VB和Matlab混合编程的方法,充分结合了VB和Matlab的优点,设计了舰船电力远程设备监控系统的架构和软件界面,给出了BP神经网络进行图像识别的工作流程。系统能够正确提取图像并识别仪器上的数字,且具有速度快等优点。 相似文献
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为保证舰船电力系统谐波电流快速得到有效抑制,提出基于智能优化技术的舰船电力系统谐波抑制方法。通过基于p-q检测的舰船电力系统谐波检测方法,由电力系统瞬时无功功率、瞬时有功功率,计算舰船电力系统谐波电流值后,使用基于模糊PID智能优化的谐波抑制方法,改进遗传算法,以谐波抑制后电流畸变最小化为目标,寻优得到模糊PID控制器的最优控制参数后,根据计算的谐波电流与理想电流之间的差值,以谐波电流补偿的方式,完成舰船电力系统谐波抑制。实验结果验证:本文方法应用后,电流畸变情况明显改变,仅用0.005 s便可完成谐波抑制。 相似文献
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基于自适应Backstepping方法的舰船电力系统混沌控制 总被引:1,自引:0,他引:1
将自适应Backstepping方法运用到舰船电力系统的混沌运动的控制中,可以将混沌系统稳定在平衡点,从而达到对船舰电力系统混沌运动的有效控制。根据船舰电力系统应用模型,该文设计了自适应控制器,当舰船电力系统处于混沌运动时该控制器自动开启。数字仿真表明该方法能够达到迅速抑制混沌的目的。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
舰船电力系统故障诊断是当前的热点问题,经典舰船电力系统故障诊断模型存在各自的缺陷,影响舰船电力系统故障诊断结果,为了改善舰船电力系统故障诊断结果,提出了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型。首先分析当前舰船电力系统故障诊断研究进展,阐述了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断原理,然后从舰船电力系统工作状态中提取特征向量,引入RBF神经网络进行学习,产生舰船电力系统故障诊断模型,并对RBF神经网络参数优化问题进行改进,最后与当前几种经典模型进行了故障诊断对比测试,RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断正确率超过92%,而经典模型的舰船电力系统故障诊断正确率低于90%,误诊现象出现的概率很高,验证了RBF神经网络用于舰船电力系统故障诊断的优越性。 相似文献
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舰船电力系统是舰船非常重要的组成部分,也是确保舰船自动化水平不断提高的关键,为了对舰船电力系统各个用电终端的用电量进行合理、高效的监控,进而从整体上提高舰船电力系统的可靠性,本文设计了一种基于GSM通信网络技术的舰船电能计量终端,该终端不仅具有自动电能测量功能,还具有用电终端的监测和报警功能,本文重点对该电能计量终端的短信息传递原理、总体设计和硬件电路等进行了介绍。 相似文献
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综合电力系统是舰船动力系统发展的趋势。新型区域配电系统在相当程度上决定着整个综合电力系统的发展方向。将电力线通信(PLC)技术应用于直流区域配电基础上的舰船综合电力环境,实现已有电力线信号传输技术移植于舰船综合电力环境,是组建舰船高速电力线数据传输网络的关键。通过对舰船综合电力电缆的直流线路特性分析,给出电力线特性阻抗高频信号衰减算法。 相似文献