您的位置: 专家智库 > >

梁金平

作品数:5 被引量:18H指数:3
供职机构:兰州交通大学自动化与电气学院更多>>
发文基金:中央级公益性科研院所基本科研业务费专项甘肃省科技支撑计划更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇流形
  • 3篇流形学习
  • 2篇变流
  • 2篇变流器
  • 1篇电力
  • 1篇电力滤波
  • 1篇电力滤波器
  • 1篇电平
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇信号处理器
  • 1篇学习算法
  • 1篇移相
  • 1篇移相全桥
  • 1篇移相全桥变换...
  • 1篇有源
  • 1篇有源电力
  • 1篇有源电力滤波
  • 1篇有源电力滤波...
  • 1篇有源滤波

机构

  • 5篇兰州交通大学

作者

  • 5篇董唯光
  • 5篇梁金平
  • 2篇王庆贤
  • 2篇朱科
  • 1篇马丽
  • 1篇张晓东

传媒

  • 2篇电源学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇电气传动
  • 1篇郑州大学学报...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 3篇2014
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于随机投影的正交判别流形学习算法被引量:3
2016年
提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息.
马丽董唯光梁金平张晓东
关键词:流形学习算法流形距离局部线性嵌入
基于DSP28335的有源滤波器数字控制系统的设计被引量:3
2014年
为了提高有源电力滤波器(APF)响应速度和补偿精度,设计了并联型三相APF的一种基于数字信号处理器DSP28335的数字控制系统。首先介绍了APF原理、控制方法和系统总体设计,随后给出了控制系统各个主要部分的设计电路和软件的具体实现,最后给出了实验结果。实验表明,该控制系统较好地实现了对APF的实时控制,基于该控制系统的APF具有良好的滤波性能。
毛向德王庆贤董唯光朱科梁金平
关键词:有源电力滤波器数字信号处理器数字控制系统
变流器故障特征提取与维数约简方法研究被引量:7
2015年
针对风电变流器故障信号非平稳、非线性的特性,结合经验模态分解(EMD)对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,提出基于EMD与分形的变流器故障特征提取方法。逆变输出三相电压信号经EMD处理后,将所得的含故障特征的固有模态分量的信息熵作为能量分布特征,分形盒维数作为结构特征,2种特征量结合较之前单一特征量更能精确反映变流器故障状态。但该特征提取法容易引发维数灾难,因此引入有监督增量式正交判别邻域保持嵌入流形学习方法来对故障特征进行维数约简,研究参数k,d的选择问题,加入类标签信息增强局部类内几何关系、最大化类间距离,并根据流形采样密度和曲率对k进行自适应调节。基于关联维数对吸引子不均匀性反应敏感,更能反映吸引子动态结构的特性,利用其对d进行估计,弥补通常情况下参数d难以确定的不足。通过Matlab仿真,验证了所提方法对变流器故障识别的准确性与有效性,且识别率提高明显。
梁金平董唯光毛向德
关键词:风电变流器维数约简经验模态分解流形学习
二极管中点箝位型三电平变流器改进设计被引量:3
2014年
多电平变流器在风电并网的中高压大功率场合得到了广泛的研究和应用。以二极管中点箝位型三电平变流器为研究对象进行分析,其直流侧中点电位不平衡问题是该变流器的致命弱点,影响着变流器的可靠性。在此提出了一种解决三电平变流器中点电位平衡的硬件电路,与其他解决中点电位平衡的硬件电路相比,该电路不仅能使中点电位达到平衡,而且减少了电路中的器件,使电路的复杂程度降低,运行成本降低。最后用MATLAB/SIMULINK仿真软件对该方案进行了仿真分析,仿真结果表明中点电位达到了平衡,从而验证了该方案的正确性。
董唯光梁金平
关键词:风力发电并网变流器中点箝位中点电位平衡
小波包神经网络与数据降维的移相全桥变换器的故障诊断被引量:2
2014年
移相全桥变换器作为机车控制电源的核心电路其故障特征类型极其丰富,故障信息量大,为了彻底全面地挖掘故障信息,提出了小波包神经网络和数据降维的新型故障诊断模式,主要利用流形学习来对高维的故障特征量进行降维,提取其本质特征解决了由小波包多层分解带来的"维数灾难",减轻了模式识别的压力。利用Matlab仿真软件分析,此方法可以使模式识别的时间缩短,准确率提高,从而验证了该方法的有效性。
毛向德王庆贤董唯光梁金平朱科
关键词:移相全桥变换器故障诊断小波包变换流形学习数据降维神经网络
共1页<1>
聚类工具0