最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率...最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用MATLAB/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了所提出算法的稳定性、快速性和准确性,它比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。展开更多
为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean squa...为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。展开更多
深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样...深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样本的迁移性.为了进一步使用历史梯度信息,本文针对收敛性更好的Nesterov型动量方法,使用自适应步长策略代替目前广泛使用的固定步长,提出了一种方向和步长均使用历史梯度信息的迭代快速梯度方法(Nesterov and Adaptive-learning-rate based Iterative Fast Gradient Method,NAI-FGM).此外,本文还提出了一种线性变换不变性(Linear-transformation Invariant Method,LIM)的数据增强方法 .实验结果证实了NAI-FGM攻击方法和LIM数据增强策略相对于同类型方法均具有更高的黑盒攻击成功率.组合NAI-FGM方法和LIM策略生成对抗样本,在常规训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到87.8%,在对抗训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到57.5%,在防御模型上的平均黑盒攻击成功率达到67.2%,均超过现有最高水平.展开更多
针对经典盲均衡算法收敛速度较慢和稳态误差较大的问题,提出了一种基于变步长恒模算法(Constant Modulus Algorithm, CMA)和判决引导的最小均方(Decision Directed Least Mean Square, DD-LMS)算法的双模式切换盲均衡算法。在算法收敛...针对经典盲均衡算法收敛速度较慢和稳态误差较大的问题,提出了一种基于变步长恒模算法(Constant Modulus Algorithm, CMA)和判决引导的最小均方(Decision Directed Least Mean Square, DD-LMS)算法的双模式切换盲均衡算法。在算法收敛初期采用CMA算法,以确保算法可以较快收敛。在收敛之后切换至DD-LMS算法,以进一步降低稳态误差。通过设定阈值来切换算法,取相邻多次迭代误差的平均值作为算法的切换值,以确保算法切换时机的合理性。另外,引入Softsign变步长函数并加入3个参数对该函数进行改进,使得Softsign变步长函数可以依据不同信道环境设定最佳参数,同时提高算法的收敛速度。仿真结果表明,在卫星通用信道条件下,所提算法的收敛迭代次数约为1 000次,稳态误差为-12 dB,在信噪比为15 dB时,误码率为1×10~(-6)。与相关算法对比,所提算法的收敛速度较高,误码率和稳态误差较低。展开更多
针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),...针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),改善大规模有限元方程组存在的阶数过高、条件数过大的问题,提高了方程的求解效率和数值稳定性;第三,提出自适应(adaptivetimestepping,ATS)-启发式(heuristic time stepping,HTS)混合变步长算法,通过对时间步长的自适应与启发式调整,有效解决瞬态计算中计算效率与计算精度的对立问题;最后,建立油浸式电力变压器绕组二维单分区分匝的流热耦合仿真模型,以验证所提算法的正确性与高效性。数值计算结果表明:在流场中,与固定步长的计算结果相比,混合变步长算法的误差小于0.46%,计算效率提升了18.45倍;在温度场中,与固定步长的计算结果相比,所提算法的误差小于0.04%,计算效率提升了6倍。同时,通过与传统变步长算法的计算结果对比,说明所提混合变步长算法在计算精度、计算效率及变步长效果方面均具有一定优势。此外,还探讨混合变步长计算中,不同的参数设置对瞬态计算结果及状态变化过程的影响,为其工程应用奠定了一定基础。展开更多
为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数...为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。展开更多
文摘最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用MATLAB/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了所提出算法的稳定性、快速性和准确性,它比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。
文摘为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。
文摘深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样本的迁移性.为了进一步使用历史梯度信息,本文针对收敛性更好的Nesterov型动量方法,使用自适应步长策略代替目前广泛使用的固定步长,提出了一种方向和步长均使用历史梯度信息的迭代快速梯度方法(Nesterov and Adaptive-learning-rate based Iterative Fast Gradient Method,NAI-FGM).此外,本文还提出了一种线性变换不变性(Linear-transformation Invariant Method,LIM)的数据增强方法 .实验结果证实了NAI-FGM攻击方法和LIM数据增强策略相对于同类型方法均具有更高的黑盒攻击成功率.组合NAI-FGM方法和LIM策略生成对抗样本,在常规训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到87.8%,在对抗训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到57.5%,在防御模型上的平均黑盒攻击成功率达到67.2%,均超过现有最高水平.
文摘针对当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升仿真中,采用固定时间步长效率低的问题,提出一种混合变步长方法。首先,采用初始解优化算法,有效减少计算过程中方程的迭代次数;其次,结合本征正交分解算法(properorthogonal decomposition,POD),改善大规模有限元方程组存在的阶数过高、条件数过大的问题,提高了方程的求解效率和数值稳定性;第三,提出自适应(adaptivetimestepping,ATS)-启发式(heuristic time stepping,HTS)混合变步长算法,通过对时间步长的自适应与启发式调整,有效解决瞬态计算中计算效率与计算精度的对立问题;最后,建立油浸式电力变压器绕组二维单分区分匝的流热耦合仿真模型,以验证所提算法的正确性与高效性。数值计算结果表明:在流场中,与固定步长的计算结果相比,混合变步长算法的误差小于0.46%,计算效率提升了18.45倍;在温度场中,与固定步长的计算结果相比,所提算法的误差小于0.04%,计算效率提升了6倍。同时,通过与传统变步长算法的计算结果对比,说明所提混合变步长算法在计算精度、计算效率及变步长效果方面均具有一定优势。此外,还探讨混合变步长计算中,不同的参数设置对瞬态计算结果及状态变化过程的影响,为其工程应用奠定了一定基础。
文摘为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。
