您的位置: 专家智库 > >

李景南

作品数:4 被引量:8H指数:2
供职机构:重庆通信学院电力工程系更多>>
相关领域:自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电气工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇群算法
  • 1篇电池
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇增压
  • 1篇增压系统
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇双环控制
  • 1篇子群
  • 1篇涡轮
  • 1篇涡轮增压
  • 1篇涡轮增压系统
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法

机构

  • 4篇重庆通信学院

作者

  • 4篇李景南
  • 3篇余佳玲
  • 2篇任开春
  • 2篇吴钊铭
  • 2篇曹龙汉
  • 1篇张迁
  • 1篇牟浩

传媒

  • 1篇北京联合大学...
  • 1篇半导体光电
  • 1篇UPS应用
  • 1篇人工智能与机...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于MATLAB/Simulink的光伏电池仿真建模研究被引量:6
2015年
针对目前光伏电池仿真模型参数多、计算复杂等问题,利用任意工况下的三个工作点的电压电流值,并考虑工作环境变化的影响,提出了一种基于MATLAB/Simulink的光伏电池改进仿真模型。采用Uni-Solar公司的柔性太阳能组件1L进行模型验证,并与Simulink自带的Solar Cell模块在不同工况下的输出特性以及实际光伏电池输出进行比较。结果表明,在辐照度、温度发生变化的情况下,该仿真模型误差小于Solar Cell模块。
曹龙汉余佳玲李景南陈福光
关键词:光伏电池仿真模型MATLAB/SIMULINKSOLAR
基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究被引量:2
2013年
指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中。仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断。
曹龙汉牟浩张迁余佳玲李景南
关键词:ELMAN神经网络蚁群算法柴油机涡轮增压系统故障诊断
基于双环控制的PFC研究
2015年
目前,基于平均电流法的PFc双环控制在模拟控制器和数字控制器中都得到了广泛的应用。文中对PFC的传统双环控制进行了分析,重点针对电压环控制器窄带宽而导致输出动态响应慢的问题,以PFC输入与输出的功率平衡条件为基础,结合PI控制器消除误差的能力,对双环控制的电压环控制器进行了改进。通过MATLAB仿真,表明该改进策略具有较好的效果。
吴钊铭任开春李景南陈家荣孙彦杰
关键词:PFC双环控制功率平衡PI控制器
基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取
2014年
支持向量机是最近才兴起的一种分类工具,它广泛用于控制领域,但是其预测精度受到了其参数选取的影响。使用活跃目标点改进粒子群优化算法,利用活跃目标点粒子群算法搜索支持向量机的最优参数组合。对比仿真实验表明:活跃目标点粒子群算法可以正确支持向量机的参数,能够进行较为准确的分类。
李景南任开春余佳玲陈福光吴钊铭
关键词:支持向量机参数选取
共1页<1>
聚类工具0