林梅金
- 作品数：62 被引量：153H指数：7
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>
- 一种超级电容器的功率调节装置以及电机驱动装置
- 本发明公开了一种超级电容器的功率调节装置以及电机驱动装置，功率调节装置包括电源模块、电容器充电模块、电参数检测模块以及控制模块；电源模块与电容器充电模块相连接，电参数检测模块分别与电源模块以及电容器充电模块相连接，电参数...
- 周齐林梅金
- 文献传递
- 一种基于双层VMD分解和SSA-LSTM的电价预测方法
- 本发明公开了一种基于双层VMD分解和SSA‑LSTM的电价预测方法，包括以下步骤：S1.将原始电价序列划分为训练集和测试集，并设置第一层VMD分解和第二层VMD分解的参数；S2.对原始电价序列进行第一层VMD分解,得到本...
- 郭芳邓尚云黄广山王瑞阳严海贤林梅金陈佳源黎浣仪
- 改进收敛因子和变异策略的灰狼优化算法被引量：1
- 2021年
- 针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时容易出现收敛速度慢和早熟收敛等缺点,提出了一种改进收敛因子和变异策略的新型灰狼优化算法(CMGWO)。为了平衡GWO算法的全局探索能力与局部开发能力,设计了一种基于反余弦函数变化策略的收敛因子;为了进一步提高算法跳出局部最优解的能力,提出了一种新的位置变异策略。仿真实验结果表明,与已有的3种智能优化算法和5种典型改进灰狼优化算法相比,改进算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,更适用于解决各种函数优化问题。
- 林梅金汪震宇
- 关键词：测试函数
- 基于LabVIEW环境的电路实验仿真研究被引量：6
- 2011年
- 以LabVIEW软件为主要开发工具,以555定时器仿真为例,将虚拟仪器技术用于实验教学,在计算机上创造一个虚拟的实验环境,不仅降低了实验教学成本,而且将以"动手"为主的验证性实验,提升到以"动手+动脑"相结合的综合性、设计性实验,拓宽了实验范围和空间,使学生不受实验时间、实验场地、实验设备以及实验项目等等的约束,实验过程更能充分发挥学生参与自创实验的设计和实践,更有利于培养学生的学习兴趣和创新思维能力。
- 唐艳云林梅金
- 关键词：虚拟仪器LABVIEW仿真
- 模糊PID控制器在火电厂主汽温控制中的应用被引量：17
- 2005年
- 把解决模糊控制中的强化作用与静态稳定性之间的矛盾作为研究方向,针对火电厂主汽温系统的大滞后、大惯性、非线性等特点,提出将模糊控制与常规PID控制相结合的思路,设计了模糊PID控制模型并与普通PID控制和简单的模糊控制进行了比较。从仿真结果中可以看出:这种方法是解决模糊控制中的强化调节作用与静态稳定性之间矛盾的有效方法。
- 林梅金罗飞李如雄
- 关键词：自动控制技术PID控制模糊PID控制串级控制
- 基于GSM网络的远程抄表终端的设计研究被引量：1
- 2007年
- 为提高电能计量管理水平,实现电力负荷的合理分配,对基于GSM短信息的远程无线抄表终端进行设计研究。主要介绍了远程抄表终端软、硬件设计中各个模块的功能及其实现过程。该终端可为构建电力系统负荷管理系统提供有力的支持和保证,既提高了电力调度的自动化程度,又大大节约了人力和物力。
- 林梅金李如雄
- 关键词：GSMARM远程监控
- 污水生化处理系统的智能预测及优化控制策略研究
- 活性污泥法污水处理技术是实现有机污水净化的一种可持续发展的方法.污水生化处理过程具有机理复杂、耦合性、非线性和时变性等特征,采用传统的方法难以保证污水处理过程稳定、高效运行.本论文针对污水处理运行中存在的一些问题,研究智...
- 林梅金
- 关键词：差分进化算法自适应控制溶解氧浓度
- 文献传递
- 基于混合粒子天牛智能算法的污水处理优化控制方法
- 本发明涉及城市生活污水生化处理技术领域，具体涉及一种基于混合粒子天牛智能算法的污水处理优化控制方法，采用如下步骤：设计用于城市生活污水生化处理系统优化控制方法的多目标函数：设计用于好氧池中溶解氧浓度S<Sub>O</Su...
- 林梅金李庆豪
- 文献传递
- 一种基于在线离线辨识结合的锂电池荷电状态估计方法
- 本发明公开了一种基于在线离线辨识结合的锂电池荷电状态估计方法，包括以下步骤：S1.建立锂离子电池三阶等效电路模型，然后根据三阶等效电路模型确定回路方程跟观测方程，再根据拉普拉斯变换建立锂离子电池在线参数的状态空间方程；S...
- 林梅金谭杰华罗裕梁陈森杰罗浩源王飞
- 一种新的混合智能极限学习机被引量：12
- 2015年
- 提出一种基于差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)的混合智能方法——DEPSO算法,并通过对10个典型函数进行测试,表明DEPSO算法具有良好的寻优性能.针对单隐层前向神经网络(SLFNs)提出一种改进的学习算法—DEPSO-ELM算法,即应用DEPSO算法优化SLFNs的隐层节点参数,采用极限学习算法(ELM)求取SLFNs的输出权值.将DEPSO-ELM算法应用于6个典型真实数据集的回归计算,并与DE-ELM、SaE-ELM算法相比,获得了更精确的计算结果.最后,将DEPSO-ELM算法应用于数控机床热误差的建模预测,获得了良好的预测效果.
- 林梅金罗飞苏彩红许玉格
- 关键词：粒子群优化算法差分进化算法极限学习机
