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公开(公告)号:CN118034030A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410248092.9
申请日:2024-03-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明是一种结合柴油机基于LSTM算法对PID参数进行优化方法。本发明涉及柴油机控制技术领域,本发明设置LSTM训练学习损失率、隐藏层神经元数、批次大小以及迭代次数;采样得到给定信号以及输出信号,通过公式计算求得时刻误差;对网络的输入信号完成归一化过程,此后完成前向运算,根据加权运算,求得网络结构的输出值;使用LSTM神经网络,优化隐含层节点的中心向量、输出权值;更新开始下一个周期,逐步完成PID三个变量参数的自整定寻优;直至满足要求即可停止训练,使得PID具有最优参数。
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公开(公告)号:CN120046329A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510117635.8
申请日:2025-01-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电力电子装备数字孪生领域,公开了一种大功率隔离型双向DC‑DC变换器数字孪生系统及方法,包括物理IBDC变换器、数据采样系统、信息交互系统、变换器DSP控制器系统、孪生DT‑IBDC变换器系统、模型融合系统、FPGA实时计算仿真系统以及数据可视化系统。本发明对IBDC变换器状态监测、故障诊断、性能优化与全生命周期健康管理具有重要意义,可以广泛应用于各种类型的IBDC变换器系统,具有重要的应用价值和经济效益。
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