船舶电力推进系统中的智能算法及其应用 高海波|责编:黄鑫 武汉理工 正版新书
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作者高海波|责编:黄鑫
出版社武汉理工
ISBN9787562962540
出版时间2022-04
装帧其他
开本其他
定价56元
货号31456564
上书时间2024-07-05
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目录
第1篇 设备选型匹配与能量管理
第1章 基于多目标粒子群优化算法的无人船选型
1.1 引言
1.2 多目标粒子群优化算法
1.3 多目标粒子群算法的改进
1.4 案例分析
1.5 本章小结
第2章 基于遗传算法的复合储能装置选型与优化
2.1 引言
2.2 NSGA-Ⅱ优化算法简介
2.3 电动船复合储能理论基础论证
2.4 电动复合储能装置的多目标优化设计
2.5 本章小结
第3章 基于模糊控制算法的复合储能装置能量管理策略
3.1 引言
3.2 模糊控制理论简介
3.3 模糊控制器设计
3.4 多电船舶系统中模糊控制器设计
3.5 本章小结
第4章 基于实时小波变换的燃料电池船舶能量管理策略
4.1 引言
4.2 小波变换
4.3 基于实时小波变换的能量管理策略
4.4 仿真实验与分析
4.5 本章小结
第5章 基于蚁狮算法的储能系统设计与能量管理策略优化
5.1 引言
5.2 燃料电池船舶复合储能系统
5.3 能量管理策略
5.4 参数优化
5.5 仿真实验与分析
5.6 本章小结
第2篇 船舶电力推进系统控制策略
第6章 基于粒子群优化的船舶电力推进系统常规控制策略
6.1 引言
6.2 船舶电力推进系统数学模型
6.3 推进系统常规控制策略设计
6.4 推进系统组合控制策略设计
6.5 两种控制策略实验结果及分析
6.6 本章小结
第7章 恶劣海况下基于证据推理和AdaBoost的船舶电力推进系统控制策略
7.1 引言
7.2 恶劣海况下螺旋桨推力和转矩损失分析
7.3 抗过旋控制策略
7.4 基于证据推理规则和自适应提升的卷气效应识别器设计
7.5 抗过旋控制策略仿真实验结果与分析
7.6 本章小结
第8章 基于置信规则推理的冰区航行功率重分配控制策略
8.1 引言
内容摘要
本书内容涉及智能算法在船舶电力推进系统中的应用研究，其中，应用场景包括设备选型匹配与能量管理、船舶电力推进系统的控制策略、船舶电力推进系统的故障诊断、船舶燃油消耗及短期电力负荷预测。第1篇主要介绍多目标粒子群优化算法、遗传算法在设备选型中的应用，以及模糊控制算法、实时小波变换在能量管理中的应用，随后介绍了蚁
狮算法在储能系统和能量管理策略联合优化中的应用。
第2篇主要介绍粒子群算法在电力推进系统常规控制策略中的应用，恶劣海况下基于证据推理和AdaBoost的卷气效应识别器的设计，置信规则推理在冰区航行功率重分配控制策略中的应用；第3篇主要介绍证据推理规则、支持向量回归、多分类器融合、小波分解、集成神经网络、主成分分析-随机森林等算法在电池SOH评估、
逆变器IGBT故障诊断、电容老化估算、电机故障识别当中的应用；第4篇主要介绍基于LSTM神经网络在燃油消耗预测中的应用，以及BP、RBF、Elman三种神经网络在电网短期电力负荷预测中的应用。书中对主要的智能算法均给出了原理简介和应用实例，便于读者掌握算法原理、适用环境、实施步骤及应用效果的评估与分析。本书主要供高等院校船舶电力推进相关专业的研究生选用，同时对从事电力推进系统研究、设计、开发和应用的科技工作人员也有一
定的参考价值。
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