【摘 要】
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针对军方用户使用车辆电源带非线性负载时,因缺乏明确功率匹配指示有预先安全评测的需求,提出运用极限学习机(ELM)的方法,通过在已建立的车辆电源仿真平台上,采集相关有效数
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61364011）, 甘肃省青年自然科学基金（1506RJYA108）, 甘肃省先进控制重点实验室开放基金（XJK201505）
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针对军方用户使用车辆电源带非线性负载时,因缺乏明确功率匹配指示有预先安全评测的需求,提出运用极限学习机(ELM)的方法,通过在已建立的车辆电源仿真平台上,采集相关有效数据、分析其非线性关系,并建立相应预测模型,最终实现电源带载能力的评估、滤波电容的选取与直流侧电压纹波的预测,以给军方用户更加合理、安全、高效地使用该电源提供安全指导.预测结果分析与实际应用效果表明,所建立的ELM预测模型预测精度较高、泛化能力较强.
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