赵二刚
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：天津市光电子薄膜器件与技术重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的非侵入式电机故障检测方法被引量：2
- 2022年
- 为了克服传统电机故障检测方法的准确率低、测量过程为侵入式、严重依赖先验知识的缺点,提出了一种基于卷积神经网络的非侵入式电机故障检测方法。通过将电机与其他设备共同工作时的总电源信号作为检测样本,实现检测过程的非侵入式,并基于残差优化卷积网络结构进行神经网络训练,最终实现电机超载、单相短路及相间短路故障的非侵入式检测与分类。结果表明,本文提出的方法可以使故障识别准确率达到96.79%,能够更加快速准确并稳定地实现电机的非侵入式故障诊断。
- 刘琦昊许盛之许盛之赵二刚杨松泽赵二刚
- 关键词：卷积神经网络电机故障诊断
- 太阳能路灯控制系统的优化设计
- 本文讨论了以单片机为核心的太阳能路灯控制系统的设计与实现.主要功能包括蓄电池的智能充放电控制、太阳能电池组件的最大功率跟踪、远程通讯和路灯工作状态控制等.本文重点针对路灯的工作特点,对系统的充放电控制和最大功率跟踪方法进...
- 王庆章赵二刚许盛之赵庚申
- 关键词：充放电控制最大功率跟踪太阳能路灯单片机
- 文献传递
- 基于Spearman系数和TCN的光伏出力超短期多步预测被引量：1
- 2023年
- 研究一种基于Spearman相关系数和改进时间卷积网络(TCN)的超短期多步光伏功率预测方法。首先,采用Spearman相关系数方法对输入的天气特征量进行筛选;然后,构建合适的时间卷积网络使其适配光伏功率预测问题。经过实际的光伏电站数据测试,单步预测模型拟合度为99.41%,预测平均绝对误差为61.04,均优于传统的长短期记忆神经网络(LSTM)。
- 吴珺玥赵二刚郭增良赵二刚张建军
- 关键词：光伏发电神经网络数据处理时间序列
