巨型浮吊船电力系统动态响应的联想记忆识别
巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行.这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难.联想记忆具有按信息内容检索的功能,可以模仿人脑进行联想,处理缺损和不确定的信息,具有容错功能.根据联想记忆原理,运用Hopfield网络结构,对Hebb学习规则进行了改进,构建了自联想离散Hopfield网络.该网络通过对动态响应标准样本进行学习,得到了稳定模式,在受干扰污染、信息缺损的巨型浮吊船电力系统动态响应的识别中表现出了良好的滤除干扰的能力.
浮吊船、船舶电力系统动态响应、联想记忆、离散Hopfield网络、识别
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TM711(输配电工程、电力网及电力系统)
国家科技支撑计划;上海市教委重点学科建设项目
2010-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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