兰州交通大学自动化与电气学院 
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研究主题：故障诊断 仿真 高速铁路 轨道电路 城市轨道交通
研究学科：自动化类 电气类 交通运输类 电子信息类 机械类
被引量：10,219H指数：27WOS: 30 EI: 455 北大核心: 1,561 CSCD: 1,198
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排序方式：
- 基于云模型的模糊综合评判法在风险评估中的应用
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- 《安全与环境学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院 徐征捷 张友鹏 苏宏升 出版年：2014
- 铁道部科技研究开发计划课题(2012X003-B)
- 针对铁路信号系统风险评估中定性概念模糊性和随机性共存的特点,提出了一种基于云模型的模糊综合评判法,用于对列控中心的临时限速功能进行风险评估。在确定因素集、评语集和权重集的基础上,利用云模型中的逆向云发生器将常规模糊综合评...
- 关键词：安全工程 风险评估 云模型 模糊综合评判法
- 风/光/储微电网混合储能系统容量优化配置
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- 《电力系统及其自动化学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院;国网甘肃省电力公司武威供电公司 李彦哲 郭小嘉 董海鹰 高政 出版年：2020
- 国家自然科学基金资助项目(61663019)。
- 储能系统容量优化配置是降低微电网成本的有效措施之一.文中提出一种含氢储能和蓄电池混合储能系统的风/光/储并网型微电网结构,综合考虑微电网系统运行的经济性及环境效益,以总净现值成本TNPC最小为目标函数,以可再生能源利用率...
- 关键词：微电网 可再生能源 容量优化 氢储能 蓄电池
- 基于CEEMDAN-排列熵和泄漏积分ESN的中期电力负荷预测研究 ( EI收录)
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- 《电机与控制学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院 李军 李青 出版年：2015
- 国家自然科学基金(51467008);甘肃省高等学校基本科研业务费专项资金项目(620026)
- 针对中期电力负荷预测,提出一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵和泄漏积分回声状态网络(LIESN)的组合预测方法。CEEMDAN方法在负荷序列分解的每一阶段添加特定的白噪声,通过计算唯一的余...
- 关键词：负荷预测 组合模型 集成经验模态分解 回声状态网络 排列熵
- 基于图像灰度梯度特征的钢轨表面缺陷检测 ( EI收录)
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- 《仪器仪表学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院;兰州交通大学甘肃省轨道交通电气自动化工程实验室;甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心;兰州工业学院电子信息工程学院 闵永智 岳彪 马宏锋 肖本郁 出版年：2018
- 国家自然科学基金(61663022,61461023);长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R36);兰州交通大学优秀科研团队(201701)项目资助
- 利用机器视觉技术检测钢轨表面缺陷时,检测结果的准确性易受光照变化、钢轨表面反射不均和锈迹等因素的影响。为此,提出了基于图像灰度梯度特征的钢轨表面缺陷检测方法。首先,在设计钢轨表面缺陷检测装置的基础上,分析了钢轨图像中不同...
- 关键词：机器视觉 钢轨表面缺陷 双边滤波 图像平滑 图像差分
- 基于滑模模型参考自适应观测器的无速度传感器三相永磁同步电机模型预测转矩控制 ( EI收录)
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- 《控制理论与应用》兰州交通大学自动化与电气工程学院;悉尼科技大学工程与信息技术学院 滕青芳 柏建勇 朱建国 郭有光 出版年：2015
- 国家自然科学基金项目(61463025)资助~~
- 针对三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,基于滑模变结构模型参考自适应(MRAS)技术,提出了一种新颖的无速度传感器模型预测转矩控制(MPTC)策略.采用滑模变结构模型参考自适应方法构造电机转速观测器,以改善速度估计精度...
- 关键词：模型预测转矩控制 永磁同步电机 无速度传感器 滑模变结构模型参考自适应观测器
- 基于改进粒子群算法的无人机路径规划
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- 《计算机工程与科学》兰州交通大学自动化与电气工程学院 王翼虎 王思明 出版年：2020
- 国家自然科学基金(61867003,61263004)。
- 针对传统粒子群算法PSO求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题,在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作,以提高其寻优能力。首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型,并使用路径长度代价、障碍...
- 关键词：粒子群算法 细菌觅食算法 路径规划
- 基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究 ( EI收录)
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- 《电力系统保护与控制》兰州交通大学自动化与电气工程学院;国网甘肃省电力公司电力科学研究院 闫志杰 张蕊萍 董海鹰 马喜平 李守东 出版年：2018
- 国家自然科学基金资助项目(61663019);国网甘肃省电力公司科技支撑项目(522722160021)~~
- 大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础...
- 关键词：电动汽车 V2G 充放电电价 NSGA-Ⅱ算法 需求侧响应
- Faster R-CNN在工业CT图像缺陷检测中的应用
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- 《中国图象图形学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院 常海涛 苟军年 李晓梅 出版年：2018
- 甘肃省兰州市科技计划项目(2014-2-7)
- 目的传统的缺陷图像识别算法需要手工构建、选择目标的主要特征,并选取合适的分类器进行识别,局限性较大。为此研究了一种基于Faster R-CNN(faster Regions with convolutional neur...
- 关键词：深度学习 FASTER R-CNN 卷积神经网络 缺陷检测 工业CT
- 基于灰色神经网络的S700K转辙机故障诊断方法研究 ( EI收录)
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- 《铁道学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃 兰州 730070 王瑞峰 陈旺斌 出版年：2016
- 甘肃省自然科学基金(1310RJZA046)
- 针对目前S700K电动转辙机故障识别手段相对落后这一问题,本文通过分析说明其运行状态可通过功率曲线间接反映。根据微机监测系统存储的常见故障下的功率曲线建立故障诊断特征集,利用神经网络的高度并行运算能力,将灰色关联分析和神...
- 关键词：S700K转辙机 故障诊断 功率曲线 灰色神经网络
- 基于优化核极限学习机的风电功率时间序列预测 ( EI收录)
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- 《物理学报》兰州交通大学自动化与电气工程学院 李军 李大超 出版年：2016
- 国家自然科学基金(批准号:51467008)资助的课题~~
- 针对时间序列预测,在单隐层前馈神经网络的基础上,基于进化计算的优化策略,提出了一种优化的核极限学习机(optimized kernel extreme learning machine,O-KELM)方法.与极限学习机(...
- 关键词：核极限学习机 优化方法 时间序列 预测
