唐超
- 作品数：10 被引量：50H指数：4
- 供职机构：重庆通信学院更多>>
- 发文基金：重庆高校优秀成果转化资助项目汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室开放基金国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理机械工程更多>>
- 基于PSO的WNN-PID自适应控制器在X光机高压电源中的应用
- 2012年
- 针对X光机应用技术要求,分析了X光机高压电源内部结构,结合小波神经网络控制技术,设计了基于粒子群算法(PSO)的小波神经网络PID(WNN-PID)自适应控制器,并应用于X光机高压电源,通过与其它控制器对比,证明了该控制器具有更好的控制性能。
- 李璀刘荣邓艾唐超
- 关键词：小波神经网络
- 基于DE优化SVR的锂离子电池剩余容量预测被引量：7
- 2011年
- 在分析了支持向量机回归算法(SVR)对剩余容量模型非线性回归基础上,针对SVR参数选择难的问题,提出了一种基于微分进化(DE)算法优化SVR的算法。DE具有强劲的全局搜索能力,将其应用到SVR的参数寻优当中去,可以寻找到SVR的最优参数。将该方法应用于锂离子电池剩余容量的预测模型,并将生成的模型和基于粒子群优化(PSO)算法的SVR锂离子电池容量预测模型比较。仿真结果表明,基于DE优化的SVR剩余容量预测的精准度高于PSO优化的SVR剩余容量预测精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新的方法。
- 唐超曹龙汉赵泽鑫何俊强吴珍毅
- 关键词：支持向量机回归微分进化算法参数选择锂离子电池
- 改进Elman网络在锂离子电池容量预测中的应用被引量：3
- 2012年
- 为了准确估算锂离子电池的荷电状态(SOC),在分析影响锂离子电池剩余容量时变特性的基础上,综合国内外几种常用的预测锂离子电池方法,将改进Elman网络应用到锂离子电池的容量预测和模型建立中。实验结果表明:该网络不仅局部泛化能力好,而且有较好的动态性能和逼近能力,能够满足电池容量预测的误差要求。
- 吴珍毅曹龙汉唐超田力曾令彬胡斌
- 关键词：锂离子电池
- GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用被引量：3
- 2011年
- 针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。
- 何俊强李建勇姜涛涛代勤芳唐超
- 关键词：供油系统
- 采用内容划分方法的视频质量评价被引量：3
- 2013年
- 目前基于结构相似性的图像质量评价算法均是对图像进行整体质量分析,但图像中不同的区域存在着不同的结构特性和视觉感知特性,而对图像进行整体质量分析无法有效反应出这些差异。鉴于此,提出了一种基于内容划分的结构相似性图像质量评价算法,根据图像不同区域的变化率将图像分为4个部分,分别进行质量评价。采用运动估计的帧加权的方式将该方法扩展到视频质量评价中。实验证明了该算法与目前比较流行的几个算法相比具有较高的评价准确性。
- 姚杰谢永强谭建明李东唐超王伏华
- 关键词：图像质量评价视频质量评价
- 基于运动估计的视频质量评价被引量：7
- 2012年
- 目前大多数视频质量评价算法是将所有帧的图像质量平均值作为整个视频的质量,但视频中的物体具有视觉运动特性,而简单地取所有帧的质量平均值无法准确反映出这种特性。针对该情况,在基于结构相似性的图像质量评价的基础上提出了一种基于运动估计的帧加权方式,通过运动向量对当前帧的运动情况进行估计,并赋予相应的权值,从而将图像质量评价扩展为视频质量评价。实验证明:本算法与目前流行的几个视频质量评价算法相比具有较高的评价准确性。
- 姚杰谭建明唐超陈婧
- 关键词：图像质量评价视频质量评价运动向量
- 基于微粒群算法的无刷直流电机单神经元自适应控制被引量：21
- 2011年
- 为提高无刷直流电机速度控制性能,提出一种基于微粒群优化算法的单神经元自适应速度控制算法,该算法利用单神经元在线调整连接权值的能力,实现无刷直流电机速度的自适应控制。针对传统单神经元权值调整规则容易陷入局部最优等不足,利用微粒群优化算法良好的全局和局部寻优能力对单神经元连接权值进行在线调整,提高了单神经元的自学习、自适应能力。Matlab仿真和实验结果表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。
- 代睿曹龙汉何俊强唐超刘小丽
- 关键词：无刷直流电机微粒群算法单神经元自适应控制
- 基于模糊控制的锂动力电池快速充电技术研究与实现被引量：5
- 2012年
- 锂动力电池充电过程和具有多变量、离散性和非线性等特点,传统的PID控制很难从它的数学模型出发进行控制,而模糊控制技术可以不要数学模型进行控制。将模糊控制技术应用于充电控制,提出了模糊PID的充电模型,并与PID控制模型进行对比。仿真实验证明该充电模型具有充电时间短、鲁棒性强等特点,具有重要的实际意义和推广价值。
- 唐超曹龙汉何俊强李锐
- 关键词：锂动力电池模糊控制PID快速充电
- 基于DE优化变论域模糊控制的充电技术
- 2012年
- 针对锂动力电池充电系统具有多变量、非线性和离散性等特点,提出一种基于优化的模糊充电控制策略。以恒流脉冲充电为被控对象,将充电过程中电压的偏差和偏差变化率作为模糊控制器的输入,电流作为输出,以实际操作经验编写模糊规则。基于变论域的思想,采用微分进化算法对影响变论域的因子进行优化,通过适应度函数对优化效果进行评价。试验结果表明,基于微分进化算法优化论域变换参数的方法在充电控制的精度和稳定性方面要优于普通模糊充电。
- 唐超朱凯姚杰邓文
- 关键词：变论域模糊控制微分进化算法比例因子锂动力电池
- BDE-LSSVM在柴油机气门故障诊断中的应用被引量：3
- 2013年
- 针对柴油机气门故障的诊断样本少和非线性数据特征等问题,最小二乘法的支持向量机(LSSVM)能够较好地进行诊断研究,但由于惩罚因子C和内核参数σ的选取对诊断结果影响较大,有必要对其进行参数优化,因此提出了基于二进制微分进化算法(BDE)的最小二乘法支持向量机算法。利用柴油机气门振动信号作为数据,经小波变换作为模型特征,建立了基于BDE-LSSVM故障诊断模型,并与基于遗传和基于粒子群算法的LSSVM模型进行柴油机气门故障诊断的性能对比。比较结果证明,基于BDE优化的LSSVM模型在故障特征选取前后具有更好的适应度值和稳定度,故障分类准确性高且运算速度更快。
- 曹龙汉唐超何俊强武明亮田力吴珍毅
- 关键词：最小二乘支持向量机故障诊断
