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基于MODBUS通信的热电联供厂级供热智能管控系统优化研究
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作者 庞维建 《自动化应用》 2025年第18期228-231,共4页
针对热电联供(CHP)系统中存在的通信速率低、数据丢包率高、调度响应滞后和负荷预测精度不足等问题,研究了基于MODBUS协议的通信网络优化与智能调度策略。在物理层,采用光纤与屏蔽双绞线结合的方式增强抗干扰能力;在数据链路层,引入动... 针对热电联供(CHP)系统中存在的通信速率低、数据丢包率高、调度响应滞后和负荷预测精度不足等问题,研究了基于MODBUS协议的通信网络优化与智能调度策略。在物理层,采用光纤与屏蔽双绞线结合的方式增强抗干扰能力;在数据链路层,引入动态轮询机制平衡通信负载;在应用层,采用报文压缩与循环冗余校验(CRC)机制提升通信完整性。结合长短期记忆网络(LSTM)模型进行负荷预测和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行调度优化,以提升系统调度精度,加快响应速度。通过数据采集与监视控制(SCADA)系统功能扩展和三维可视化升级,增强系统操作性和智能化水平。实验结果表明,该优化方案在提升通信稳定性、降低运行成本和改善用户体验方面均具有良好的实用性和推广价值。 展开更多
关键词 热电联供系统 MODBUS协议 通信网络优化 LSTM模型 NSGA-II
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基于RL-LSTM的空中目标意图识别方法 被引量：3
2
作者 张鹏程 张勇 +2 位作者 李建国 张鹏飞 魏鑫 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期75-81,共7页
空中目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为了进一步提高空中目标意图识别准确率及实时性,提出了基于改进长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型RL-LSTM的空中目标意图识别方法。首先获取目标实时的状态数据,以最后时刻... 空中目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为了进一步提高空中目标意图识别准确率及实时性,提出了基于改进长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型RL-LSTM的空中目标意图识别方法。首先获取目标实时的状态数据,以最后时刻目标状态作为模型输入,利用RL-LSTM模型来学习7种常见意图的运动及时间相关特征信息,最后,通过Softmax分类器实现目标意图识别。仿真实验表明,该模型提升了现有神经网络模型的识别准确率及识别效率。 展开更多
关键词 空中目标 意图识别 RL-LSTM模型 神经网络
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