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期刊信息/Journal information
电机与控制应用
上海电器科学研究所（集团）有限公司
电机与控制应用

上海电器科学研究所（集团）有限公司

张玉青

月刊

1673-6540

eec@seari.com.cn；emca@seari.com.cn

021-62543397

200063

上海市武宁路505号

电机与控制应用/Journal Electric Machines & Control Application北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为电机行业的技术性刊物。刊登电机研究、设计、工艺制造技术及电机应用技术方面的论文，报道国内外动态与信息。主要栏目有研究与设计、控制与保护、工艺与材料、测试与试验、运行与维修、国外信息等。主要内容包括电机与设计、电机制造工艺、新产品介绍、计算机应用、测试技术和装备、绝缘技术、电机选用与维护、电机故障分析与检测、电机控制与保护、电机标准、电机质量、国外电机技术、经验交流以及行业动态、信息报道等。主要读者对象为电机专业研究、设计人员及大专院校师生。
正式出版
收录年代

    数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制策略

    白梓岑陈少华
    95-107页
    查看更多>>摘要：以数控机床伺服驱动系统的多电机同步控制为研究对象,提出了一种基于多交流伺服电机的同步控制策略.此策略将虚拟主轴和偏差耦合的同步控制方式相结合,并加入反向传播神经网络比例积分微分控制以及自适应鲁棒控制.通过搭建Matlab/Simulink仿真平台模拟了系统的运行状态.结果表明,所提同步控制策略具有良好的同步性能和伺服效果,在提高多电机联动系统的控制精度和响应速度、减少摩擦和齿隙的影响以及增强系统鲁棒性方面表现出优越性.

    数控机床伺服驱动系统多电机同步控制自适应鲁棒控制

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    基于KLPP-K-means-BiLSTM的台区短期电力负荷预测

    朱江汪帆曹春堂易灵芝...
    108-115,后插1页
    查看更多>>摘要：随着智能电网的发展,各场景的用电更加多元化,而准确的台区负荷预测是确保相关电力部门制定合适检修任务的关键,同时为有序用电、电网经济运行提供重要参考.为了挖掘台区负荷的特征以提高台区负荷预测的精度,提出了一种基于核主元分析与局部保持投影降维、K均值聚类算法(K-means)以及双向长短时记忆网络(BiLSTM)的台区电力负荷预测方法.首先利用核局部保持投影(KLPP)对台区多特征负荷数据进行降维以提取主要特征信息;然后采取K-means聚类算法将相似特征的数据归类成各自的簇集;最后针对聚类后的各典型类型,有针对性地训练BiLSTM,并选取中国某高校低压台区负荷作为算例与其他经典预测方法进行对比分析,结果表明所提方法更拟合实际负荷走向,有效提升了预测效果.

    电力负荷预测降维K均值聚类算法双向长短时记忆网络核局部保持投影

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