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杨东升: 作品数：60 被引量：541H指数：11; 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理理学更多>>

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基于多项式模型的混沌系统平方和算法脉冲控制被引量：4: 2012年; 针对一大类混沌系统,提出一种新颖的基于多项式模型的脉冲控制方法.首先,建立系统的多项式模型.其状态方程由系统状态的多项式矩阵与其单项式组成列向量构成.与其他建模方法相比,该方法不必使用任何预制的假设.其次,提出基于平方和优化算法的脉冲控制方法,使得混沌系统的状态能够实现渐近稳定.基于该算法的脉冲控制与基于线性矩阵不等式凸优化算法的结果相比,能得到更大的脉冲间距,从而可以使用较少的控制能量实现同样的控制效果.最后,仿真实验结果验证了本方法的有效性.; 杨珺孙秋野杨东升; 关键词：混沌控制脉冲控制

一种基于电力载波通讯技术的数据采集装置及方法: 本发明提供一种基于电力载波通讯技术的数据采集装置及方法，该装置包括数据采样电路、控制模块、电力载波传输模块、线路驱动器、供电单元和电源模块；电压互感器输入端和电流互感器输入端均连接至用电系统，电压互感器输出端和电流互感器...; 张化光杨东升苏斌邬桐詹珍雅王智良会国涛梁雪罗艳红; 文献传递

高等院校线上线下教学模式成效分析研究被引量：2: 2021年; 目前,随着信息技术和网络技术的飞跃发展,线上教学模式得到了大力推广,但是仍有很多教师不熟悉线上教学模式,学生在通过线上学习的过程中也存在诸多问题,亟需解决。然而,线上教学模式的优势也是不可否认的。为了进一步推进高校教学方式的改革优化、保证教学教育质量、提升学生的学习效果,该文对多种不同的线上教学模式成效进行了分析,将其和线下教学模式、线上线下混合教学模式进行对比,分析了线上教学模式的优缺点,并根据现存问题提出了线上教学的改进建议。; 杨东升张化光徐林陈东岳周博文; 关键词：线上教学

一种基于非同轴线圈的距离适应无线电能传输方法被引量：8: 2019年; 磁耦合谐振式(magnetically-coupled resonant,MCR)是一种适用于中距离无线电能传输的技术。该技术在传输距离变化时存在耦合状态变化的情况,随之造成的阻抗不匹配现象使系统的传输效率急剧下降。为了避免上述现象的发生,本文提出一种基于非同轴线圈的距离适应无线电能传输方法,通过该方法指导确定传输系统的驱动线圈参数,系统可以实现阻抗匹配,有效抑制因距离变化造成传输效率急剧下降的缺点,提高系统的传输性能,同时采用非同轴线圈结构可以减小驱动线圈圆周以外的导线寄生电感和高频交流电阻,降低系统损耗,减小系统发射端的体积,并且保证系统实际设计与理论计算实现高度匹配。仿真分析与实验结果均验证了该方法的有效性和准确性。; 杨东升元席希洪欢周博文金正浩; 关键词：无线电能传输阻抗匹配

强专业化课程沉浸式虚拟教学方法研究被引量：3: 2022年; 以电机原理及拖动为代表的强专业化课程,由于其知识体系贯穿“机电磁”,知识点理解难度大,导致单一课堂讲授方式无效甚至低效。文章充分阐述VR/AR技术在教学中应用优势,提出一种基于VR/AR的沉浸式虚拟仿真教学方案,构建教学场景结构和教学方法与策略的VR/AR教学模式,提升学生课堂教学体验。最后对VR/AR技术在高等教育领域中应用进行展望。; 杨东升肖军闫士杰陈东岳潘峰; 关键词：沉浸式教学教学方案

泛在电力物联网的关键技术与应用前景被引量：133: 2019年; 泛在电力物联网是以电力系统为核心,结合智能终端传感器、通信网、人工智能和云平台技术构成的复杂多网流系统,其具有全息感知、泛在连接、开放共享、融合创新的特点。首先阐述了泛在电力物联网的基本概念、特征,并详细分析了其体系架构;其次,从智能芯片、5G与LPWA、物联网平台三方面探讨了泛在电力物联网的关键技术,从业务壁垒、信息安全、数据分析和商业模型4个角度分析了泛在电力物联网建设的关键难点;最后研究了泛在电力物联网的实际需求和应用前景。; 杨东升王道浩周博文陈麒宇杨之乐胥国毅崔明建

基于数字孪生技术的新型电力系统数字化被引量：8: 2024年; 随着“双碳”目标的提出,大规模的清洁能源、电力电子设备和新型负荷将接入电力系统,传统的电力系统管理控制模式难以应对双侧随机性、波动性增强等问题,电力系统的安全稳定运行迎来巨大挑战。数字孪生技术作为重要的数字化手段,成为电力系统转型升级新方法。针对新型电力系统内在机理发生的深刻复杂变化,综述了数字孪生的发展历程以及其在电力系统领域的研究现状,并从新型电力系统数字化需求、数字建模方法、数字化平台建设3个层面研究了电力系统数字化转型进程。最终,提出了以数字孪生技术为核心的新型电力系统建模方法和框架。; 李成雲杨东升周博文杨波杨波; 关键词：清洁能源电力电子设备

基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断被引量：47: 2020年; 针对多端直流输电(MTDC)线路故障时存在故障电流上升速度快、峰值大、不易定位等特点,提出一种兼顾快速性与准确性的MTDC线路故障诊断方法。首先,分析MTDC线路故障信号波形的幅值特征和频率特征,研究基于信号波形幅值变化的故障幅值特征提取方法和基于小波包分析的故障频率特征提取方法,进而形成基于幅值-频率特征的MTDC线路故障诊断方法。其次,构建具有故障分类支路和故障定位支路的双支路结构卷积神经网络--并联卷积神经网络(PCNN),提出基于迁移学习的P-CNN训练方法。最后,仿真验证基于P-CNN的MTDC线路故障诊断方法满足故障诊断的快速性要求,且其并联结构相比于其他人工智能故障诊断方法更具有准确性和可拓展性。; 王浩杨东升周博文高筱婷庞永恒; 关键词：多端直流输电故障诊断小波包分析

基于LMI的参数未知时变时滞混沌系统模糊自适应H_∞同步被引量：1: 2010年; 考虑一类结构相同但驱动系统参数未知的两个时变时滞混沌系统同步问题,提出了基于T-S模糊模型的模糊自适应H∞同步方法.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,给出了驱动系统参数未知时变时滞混沌系统同步的充分条件.仿真结果表明了所提方法的有效性.; 杨东升张化光赵琰宋崇辉王迎春; 关键词：混沌同步模糊自适应线性矩阵不等式

基于联邦学习的海上分布式光伏超短期功率预测: 2025年; 功率预测是实现电能供需平衡、维持电网稳定运行的一项重要任务.随着分布式海上光伏系统的发展,光伏利用率不断提升,同时对光伏功率预测提出了更高的要求.针对机器学习方法在光伏功率时间序列预测中存在的样本数量不足、预测精度低以及隐私泄露等问题,提出一种基于联邦学习和变分模态分解的长短期记忆神经网络功率预测模型(long short-term memory neural network power forecasting model based on federated learning and variational mode decomposition,FL-VMD-LSTM).利用主成分分析法和三次样条插值对气象数据进行预处理,同时利用VMD将光伏功率时间序列分解为多个分量进行分步预测,降低光伏功率时间序列的非平稳性和复杂度.通过横向联邦学习的本地训练和参数聚合方法,实现在保证数据隐私安全情况下的光伏功率预测.通过4个算例进行仿真实验,验证结果表明FL-VMD-LSTM模型在光伏功率预测方面具有较高精度,与传统算法相比,RMSE和MAE分别降低了55.7%和55.5%.; 王迎春王志硕刘洋杨东升解相朋; 关键词：主成分分析功率预测

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