联合变分模态分解和长短时记忆网络的锂离子电池健康状态估计

1

作者 陈红霞 丁国荣 +1 位作者 陈贵词 王文波 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第S01期89-97,共9页

准确估计和预测锂离子电池的健康状态SOH(state-of-health)对新能源领域的发展至关重要,因此提出1种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和长短时记忆LSTM(long short-term memory)网络的锂离子电池容量衰减预测模型... 准确估计和预测锂离子电池的健康状态SOH(state-of-health)对新能源领域的发展至关重要,因此提出1种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和长短时记忆LSTM(long short-term memory)网络的锂离子电池容量衰减预测模型。首先采用VMD方法将原始电池容量衰减序列分解成比较单一的固有模态分量IMF(intrinsic mode function)序列,然后应用LSTM对分解得到的一系列IMF分量进行训练预测,最后对各IMF分量的预测值进行有效集成得到电池容量衰减序列的最终预测结果。基于美国国家航天局NASA(National Aeronautics and Space Administration)锂离子电池数据集选取的4块电池的放电容量衰减序列进行实验对比分析,结果表明:相较于LSTM、BiLSTM、EMD-LSTM、EMD-BiLSTM及CEEMDAN-LSTM方法,所提方法可以明显降低序列的复杂度,减少各IMF分量的模态混叠现象,具有很高的预测精度,优于其他预测模型,预测的最大平均绝对误差不超过5%,均方根误差和平均绝对百分比误差控制在4%之内。 展开更多

关键词 锂离子电池健康状态估计 变分模态分解 长短时记忆网络

下载PDF 职称材料

基于EMD-LSTM的国际黄金期货价格预测 被引量：1

2

作者 杨晨 陈贵词 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期857-864,共8页

黄金是一种特殊的金融商品,黄金期货作为黄金市场的衍生品,其价格受到多方面的影响,且具有金融序列非线性不平稳的特点,因此传统的统计预测模型通常难以预测其走势.将美元指数、纳斯达克综合指数、道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数... 黄金是一种特殊的金融商品,黄金期货作为黄金市场的衍生品,其价格受到多方面的影响,且具有金融序列非线性不平稳的特点,因此传统的统计预测模型通常难以预测其走势.将美元指数、纳斯达克综合指数、道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数作为国际黄金期货价格的影响因素,选择2011―2021年交易日收盘价基于EMD-LSTM的组合模型进行预测,并通过与SVR、RF、RNN和LSTM模型对比分析,结果表明:EMD-LSTM模型在国际黄金期货价格的预测上具有更良好的效果,精度更高,能更准确地预测国际黄金期货价格走势. 展开更多

关键词 国际黄金期货价格 经验模态分解 长短期记忆网络

下载PDF 职称材料

随机时滞系统的记忆状态反馈非脆弱H_∞控制 被引量：6

3

作者 陈贵词 沈轶 朱松 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1529-1533,共5页

基于Lyapunov泛函方法,结合线性矩阵不等式(LMI),研究了一类随机时滞系统的非脆弱镇定和H∞控制问题.时滞不仅存在于系统的状态,而且存在于系统的控制输入.在2种不同的控制器增益扰动下,通过求解LMI,设计了随机时滞系统的记忆状态反馈... 基于Lyapunov泛函方法,结合线性矩阵不等式(LMI),研究了一类随机时滞系统的非脆弱镇定和H∞控制问题.时滞不仅存在于系统的状态,而且存在于系统的控制输入.在2种不同的控制器增益扰动下,通过求解LMI,设计了随机时滞系统的记忆状态反馈非脆弱H∞控制器.最后,通过数值仿真说明了方法的有效性和结论的正确性. 展开更多

关键词 随机系统 时滞 记忆状态反馈 非脆弱H∞控制

下载PDF 职称材料

一类不确定时滞系统的脉冲控制 被引量：1

4

作者 陈贵词 张芙蓉 《武汉科技大学学报》 CAS 2006年第5期517-519,540,共4页

在实际系统中总是存在着各种干扰和一定的时滞。针对一类带非线性扰动不确定时滞系统,采用脉冲控制的方法来实现鲁棒镇定,提出本系统在脉冲控制下新的鲁棒可镇定的充分条件。

关键词 非线性扰动 不确定时滞系统 脉冲控制 鲁棒镇定

下载PDF 职称材料

具衰减随机干扰的分布参数型Hopfield神经网络的镇定 被引量：1

5

作者 陈贵词 李寿贵 《武汉钢铁学院学报》 2004年第1期89-92,103,共5页

以随机Fubini定理为基础,研究具有分布参数的Hopfield随机神经网络的镇定问题,该神经网络具有衰减的随机扰动。构造了一个关于空间变量平均的Lyapunov函数,用Lyapunov第二方法给出了使该类随机神经网络控制系统镇定的控制器设计,并通过... 以随机Fubini定理为基础,研究具有分布参数的Hopfield随机神经网络的镇定问题,该神经网络具有衰减的随机扰动。构造了一个关于空间变量平均的Lyapunov函数,用Lyapunov第二方法给出了使该类随机神经网络控制系统镇定的控制器设计,并通过一实例证明了该控制器的有效性。 展开更多

关键词 HOPFIELD神经网络 衰减随机干扰 分布参数 随机Fubini定理 控制器 稳定性

下载PDF 职称材料

分布参数时滞随机系统鲁棒控制的LMI方法

6

作者 陈贵词 李寿贵 《武汉科技大学学报》 CAS 2008年第2期218-221,共4页

构造了平均Lyapuonv泛函,对于带有多个常时滞或变时滞的分布参数随机系统,在状态反馈控制下,采用与现有的研究分布参数系统不同的方法——线性矩阵不等式(LMI),给出了系统鲁棒镇定的一些充分条件。该方法与现有的方法进行比较,其优点就... 构造了平均Lyapuonv泛函,对于带有多个常时滞或变时滞的分布参数随机系统,在状态反馈控制下,采用与现有的研究分布参数系统不同的方法——线性矩阵不等式(LMI),给出了系统鲁棒镇定的一些充分条件。该方法与现有的方法进行比较,其优点就是所获得的条件易于检验,并举例说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 分布参数 时滞 随机系统 鲁棒控制 LMI

下载PDF 职称材料

一类It型非线性时滞关联随机大系统的分散鲁棒控制

7

作者 陈贵词 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2006年第4期462-466,共5页

在非线性项满足全局Lipschitz条件下,本文研究了一类It型非线性时滞关联随机大系统的分散鲁棒控制问题.系统的时滞是关于状态和控制输入的.基于Lyapunov泛函及线性矩阵不等式(LMI)的分析方法,得到了无记忆状态反馈控制器使整个时滞关... 在非线性项满足全局Lipschitz条件下,本文研究了一类It型非线性时滞关联随机大系统的分散鲁棒控制问题.系统的时滞是关于状态和控制输入的.基于Lyapunov泛函及线性矩阵不等式(LMI)的分析方法,得到了无记忆状态反馈控制器使整个时滞关联随机大系统可镇定的充分条件. 展开更多

关键词 关联随机大系统 分散鲁棒控制 线性矩阵不等式

下载PDF 职称材料

非线性随机时滞系统的时滞反馈鲁棒H_∞控制 被引量：2

8

作者 余胜春 陈贵词 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2013年第4期752-760,共9页

本文研究了具有变时滞的非线性随机时滞系统的时滞反馈鲁棒H∞控制问题.利用时滞分割技术,构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,通过It o公式,以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了时滞反馈鲁棒H∞控制器存在的充分条件,通过数值仿真算例... 本文研究了具有变时滞的非线性随机时滞系统的时滞反馈鲁棒H∞控制问题.利用时滞分割技术,构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,通过It o公式,以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了时滞反馈鲁棒H∞控制器存在的充分条件,通过数值仿真算例说明了结论的正确性和方法的有效性. 展开更多

关键词 随机系统 时滞系统 时滞反馈 鲁棒控制

下载PDF 职称材料

一类非线性时滞网络控制系统的无源性分析

9

作者 刘云冰 赵昀峰 陈贵词 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2015年第2期352-360,共9页

本文研究了一类非线性时滞网络控制系统的无源性问题.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,在考虑两种不同时滞的情况下,获得了系统满足无源性的充分条件,最后通过仿真算例验证了结论... 本文研究了一类非线性时滞网络控制系统的无源性问题.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,在考虑两种不同时滞的情况下,获得了系统满足无源性的充分条件,最后通过仿真算例验证了结论的正确性和方法的有效性. 展开更多

关键词 网络控制系统 时滞 线性矩阵不等式(LMI) 无源性

下载PDF 职称材料

基于SWT的电力系统基波检测 被引量：1

10

作者 陶佳兰 喻敏 +1 位作者 陈贵词 王斌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第18期39-49,共11页

在噪声混入含有基波的信号时,传统的时频分析方法在基波提取过程中易出现模态混叠。为了准确检测出基波分量,利用时频分析精度较高的同步挤压小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)实现基波检测。首先,采用SWT将含有基波的... 在噪声混入含有基波的信号时,传统的时频分析方法在基波提取过程中易出现模态混叠。为了准确检测出基波分量,利用时频分析精度较高的同步挤压小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)实现基波检测。首先,采用SWT将含有基波的信号分解为一组内蕴模态类函数(Intrinsic Mode Type functions,IMTs),第一个分量IMT1即代表基波。然后,该分量经Hilbert变换实现基波频率和幅值的测量。在谐波幅值瞬变、噪声混入、基波频率波动、间谐波频率靠近基波和谐波的情境下进行算法验证。实验结果表明,SWT能够准确提取基波,频率精度最高可达10^(-8)量级,具有较强的抗噪性,且SWT的基波提取能力强于谐波和间谐波。 展开更多

关键词 基波检测 模态混叠 同步挤压小波变换 希尔伯特变换 抗噪性

下载PDF 职称材料

基于VAR模型对武汉PM_(2.5)及其影响因素的研究 被引量：3

11

作者 张佐 陈贵词 丁咏梅 《湖北工程学院学报》 2018年第6期78-84,共7页

基于武汉市城区2017年1月1日～2017年12月31日空气质量指标和气象指标的观测数据,建立了一个自回归模型(VAR)模型,用以分析相关指标对PM_(2.5)的影响作用,并运用广义脉冲函数和方差分解方法对建立的VAR模型进行了分析。实证表明:武汉市P... 基于武汉市城区2017年1月1日～2017年12月31日空气质量指标和气象指标的观测数据,建立了一个自回归模型(VAR)模型,用以分析相关指标对PM_(2.5)的影响作用,并运用广义脉冲函数和方差分解方法对建立的VAR模型进行了分析。实证表明:武汉市PM_(2.5)与其影响因素所构成的系统是稳定的,当二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、气温、风速受到一个正向变化冲击时,则PM_(2.5)浓度会增加,降水量的正向变化会引起PM_(2.5)浓度的降低,其中降水量、温度和SO2是影响PM_(2.5)浓度的主要因素。 展开更多

关键词 空气质量 向量自回归模型 脉冲响应 方差分解

下载PDF 职称材料

一般分散非线性控制系统的精确线性化

12

作者 周国鹏 陈贵词 《咸宁师专学报》 2002年第6期25-27,共3页

介绍了大系统的一般理论 ,以及大系统的分散控制理论 .并讨论了具有N个控制站的一般分散非线性控制系统 ,给出了此种系统通过坐标变换和反馈变换可精确线性化的充分必要条件 .

关键词 分散 非线性控制系统 相对阶 流形

下载PDF 职称材料

武广高铁运行对沿线城市经济增长的实证研究——以武汉市为例

13

作者 张丽 马倩 陈贵词 《湖北工程学院学报》 2021年第5期123-126,共4页

铁路是国家经济和社会发展的重要交通设施,是国民分析经济发展的大动脉。高铁的开通,给城市经济发展注入新动力。本文通过构建高铁运行指标体系,用主成分法客观测度了武广高铁沿线武汉、长沙、广州三市的高铁运行状况,通过面板数据,以... 铁路是国家经济和社会发展的重要交通设施,是国民分析经济发展的大动脉。高铁的开通,给城市经济发展注入新动力。本文通过构建高铁运行指标体系,用主成分法客观测度了武广高铁沿线武汉、长沙、广州三市的高铁运行状况,通过面板数据,以武汉市为例,建立计量模型,实证分析了高铁运行对经济增长的影响。数据分析结果表明,武广高铁开通对沿线城市经济增长有着积极的拉动效应,尤其是中部沿线经济发展相对滞后的城市更为显著,并提出了相关建议。 展开更多

关键词 高速铁路 经济增长 经济效应

下载PDF 职称材料

一种基于遗传算法优化的长短时记忆网络胎儿心电信号提取方法 被引量：5

14

作者 钱龙 王文波 +1 位作者 陈贵词 喻敏 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期257-267,共11页

胎儿心电信号提取对围产期胎儿监护具备重要意义。为提高胎儿心电信号的预测精度,本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的长短时记忆(LSTM)网络胎儿心电信号提取方法(GA-LSTM)。首先根据母体腹壁混合心电信号的特征,利用GA的全局搜索能力对... 胎儿心电信号提取对围产期胎儿监护具备重要意义。为提高胎儿心电信号的预测精度,本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的长短时记忆(LSTM)网络胎儿心电信号提取方法(GA-LSTM)。首先根据母体腹壁混合心电信号的特征,利用GA的全局搜索能力对LSTM网络中隐层神经元个数、学习率和训练次数进行寻优,计算参数的最优组合,使网络拓扑结构与母体腹壁混合信号的特征相匹配;然后,使用GA求出的最优网络参数构建LSTM网络模型,并利用GA-LSTM网络模型估计母体胸部心电信号传输到母体腹壁时的非线性变换;最后,利用母体胸部心电信号和GA-LSTM网络模型求得的非线性变换,估计腹壁信号中所含的母体心电信号,从腹壁混合信号中减去估计出的母体心电信号,得到纯净的胎儿心电信号。本文实验应用两个数据库的临床心电信号进行实验分析,最终结果表明:与传统归一化最小均方误差(NLMS)方法、支持向量机(SVM)方法、遗传算法支持向量机(GA-SVM)方法和LSTM网络方法相比,本文所提出的方法可以提取出更为清晰的胎儿心电信号,其准确率、灵敏度、精确性和总体概率均有较好的提高,表明本文方法可以提取出较为纯净的胎儿心电信号,对围产期胎儿健康监护具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 胎儿心电信号 遗传算法 长短时记忆网络 非线性估计

原文传递