胡伟
- 作品数：8 被引量：68H指数：4
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省科技支撑计划项目国际科技合作与交流专项项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于蚁群优化算法的光伏阵列多峰特性最大功率点跟踪被引量：6
- 2016年
- 在局部阴影条件下光伏阵列的功率输出曲线呈现多峰特性,这时常规算法将不能跟踪到阵列的全局最大功率点。因此,本文提出一种基于蚁群算法跟踪全局最大功率点的方法,算法利用蚂蚁爬行十进制数的每位来生成系统的给定电压,根据实测功率值来调整路径的信息素,使蚂蚁逐渐集中在最优的给定电压路径附近,最终实现光伏阵列的全局最大功率点跟踪。通过Simulink搭建光伏阵列仿真模型,结果表明,在环境发生变化时,蚁群算法可以快速准确地跟踪到具有多峰输出特性的光伏阵列的全局最大功率点,提高了光伏阵列在复杂环境下的输出功率。
- 万晓凤胡伟余运俊胡海林
- 关键词：光伏阵列蚁群优化算法最大功率点跟踪
- 遮蔽条件下光伏并网系统的全局MPPT控制被引量：2
- 2016年
- 遮蔽条件下的光伏并网系统其功率输出曲线呈现出多峰特性,采用常规的算法跟踪阵列的最大功率点很可能陷入局部极值点而不能跟踪到全局最大功率点,针对此问题,提出一种基于蚁群算法和扰动观察法跟踪全局最大功率点的方法。采用蚁群算法搜索阵列的全局最大功率点对应的电压并通过并网控制系统的电压外环控制其稳定,在此基础上采用小步长的扰动观察法提高跟踪的准确度。通过Simulink建立光伏并网系统的仿真模型,结果表明,在遮蔽条件下,可以快速准确地跟踪到光伏并网系统的全局最大功率点,提高了光伏阵列的输出功率。
- 万晓凤胡伟余运俊胡海林
- 关键词：光伏并网系统光伏阵列蚁群算法扰动观察法最大功率点跟踪
- 基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法被引量：13
- 2015年
- 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。
- 万晓凤胡伟郑博嘉方武义
- 关键词：动态路径规划改进蚁群算法
- 光伏并网系统二电平逆变器的故障诊断被引量：5
- 2016年
- 为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故障特征并进行归一化处理;同时为了进一步提高定位故障功率管的精准度,再提取三相输出电流信号的直流分量值,并将以上两种信息融合;最后采用自适应动量梯度下降法的BP神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法在避免采集和处理多元数据的同时,进一步提高了故障功率管的识别和定位,准确率达98.15%,实现了逆变器开路情况的故障诊断。
- 万晓凤刘琦杜利平胡伟罗旋
- 关键词：逆变器故障诊断小波分解直流分量
- 基于DNN的制造过程刀具工况视诊方法研究被引量：2
- 2018年
- 制造过程的刀具工况监测是保证工件精确、高效及安全加工的重要环节。阐述了基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的刀具工况视诊方法的基本原理。在DNN结构和训练算法的基础上,研究了一种基于DNN的刀具工况识别方法。以CK6143\1000数控车床、KC5010车刀片以及奥氏体不锈钢304L的外圆车削加工过程为实验对象,采集了刀具图片进行实验,构建了一套用于刀具工况识别的DNN。结果表明:刀具工况识别准确率超过98%,证明了方法的可行性和有效性,具有较好的工程应用价值。
- 胡伟李鸣张宇王志鹏
- 光伏发电并/离网切换控制策略研究被引量：2
- 2016年
- 对于具有并网及离网双模式运行功能的光伏发电系统,实现两种模式之间的平滑切换一直是控制上的难点。建立了三相光伏发电系统仿真模型,分析研究光伏逆变器的并网、离网两种模式的切换控制策略。提出了一种实现并/离网平滑切换的方法,采用分相并网开关,检测电网电压每相过零实施开关合断并合理配合控制策略的切换时序,离网时则采取PI调节器重载初始值的方式保持逆变器稳定电压输出。仿真结果表明,逆变器输出波形有效地得到改善,证明了该控制方案的可行性。
- 万晓凤胡伟余运俊辛建波
- 关键词：光伏逆变器平滑切换并网
- 基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究被引量：37
- 2014年
- 在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。
- 万晓凤胡伟方武义郑博嘉
- 关键词：蚁群算法路径规划
- 基于SVR与扰动观察法的光伏阵列多峰值MPPT研究被引量：1
- 2017年
- 当光伏组件出现局部阴影遮挡或光照不均匀时,光伏阵列的输出特性将发生改变,此时的P-U特性曲线将呈现多峰值现象,传统的基于单峰P-U特性曲线的MPPT算法将失效,很难准确地跟踪到全局的最大功率点。为解决该问题,提出了一种基于支持向量机回归与扰动观察法的MPPT融合算法。利用支持向量机的全局优化、泛化性能高的特点,结合扰动观察法的控制简单、容易实现的优点来实现最大功率点的跟踪。仿真结果表明,在真实的光照、温度及光照突变等外界条件下,该新型融合算法与传统的扰动观察法相比,光伏阵列在局部阴影下不会陷于局部峰值,能迅速准确地搜寻到全局最大功率点。
- 万晓凤戴雅晨刘琦杜利平胡伟
- 关键词：光伏阵列最大功率点跟踪支持向量机回归
