静态与非静态区别

静态与非静态区别
静态与非静态区别

静态与非静态区别

静态类vs普通类

静态类与普通类的区别有以下几点:

1)静态类无法实例化而普通类可以;

2)静态类只能从System.Object基类继承;普通可以继承其它任何非static和非sealed类,但也只能继承一个类;

3)静态类不能继承接口;普通类可以继承多个接口;

4)静态类只能包含静态成员;普通类可以包含静态和非静态成员;

5)静态类不能作为字段,方法参数和局部变量使用;普通类可以;

静态类的意义:

可以用静态类封装一组不与任何对象相关联的方法,如Math类,Console类。

静态构造函数vs实例构造函数

静态构造函数与实例构造函数的区别有以下几点:

1)静态构造函数属于类,在第一次用到该类时执行且只执行一次;实例构造函数属于对象,在每次初始化一个新对象的时候都会执行;

2)静态构造函数只能定义一次,且不能包含参数;实例构造函数可以定义重载,且可以包含参数;

3)静态构造函数只能访问类型的静态字段;实例构造函数可以访问类型的静态和非静态字段;

4)静态类不能包含访问修饰符,默认为private.

静态构造函数的意义:

设置类型的初始化,例如初始化类型需要的实例对象,为类型的静态字段赋值等。

静态方法vs实例方法

静态方法与实例方法的区别有以下几点:

1)静态方法属于类,通过类来调用;实例方法属于对象,通过对象来调用;

2)静态方法不能访问类的非静态成员;

静态方法的意义:

完成一个与特定对象无关的功能。

静态字段vs非静态字段

静态字段与非静态字段的区别:

静态字段属于类,通过类来调用;非静态字段属于对象,通过对象来调用。

静态字段的意义:

可以用静态字段来记录一些属于类本身的信息。

静态类调用静态方法和普通的类调用静态方法的区别

1)静态方法属于类所有,类实例化前即可使用;

2)非静态方法可以访问类中的任何成员,静态方法只能访问类中的静态成员;

3)因为静态方法在类实例化前就可以使用,而类中的非静态变量必须在实例化之后才能分

配内存;

4)static内部只能出现static变量和其他static方法!而且static方法中还不能使用this等关键字,因为它是属于整个类;

5)静态方法效率上要比实例化高,静态方法的缺点是不自动进行销毁,而实例化的则可以做销毁;

6)静态方法和静态变量创建后始终使用同一块内存,而使用实例的方式会创建多个内存。主要区别:静态方法在创建对象前就可以使用了,非静态方法必须通过new出来的对象调用。

浅析电力系统模型参数辨识

浅析电力系统模型参数辨识 (贵哥提供) 一、现状分析 随着我国电力事业的迅猛发展, 超高压输电线路和大容量机组的相继投入, 对电力系统稳定计算、以及其安全性、经济性和电能质量提出了更高的要求。现代控制理论、计算机技术、现代应用数学等新理论、新方法在电力系统的应用,正在促使电力工业这一传统产业迅速走向高科技化。 我国大区域电网的互联使网络结构更复杂,对电力系统安全稳定分析提出了更高的要求,在线、实时、精确的辨识电力系统模型参数变得更加紧迫。由于电力系统模型的基础性、重要性,国外早在上世纪三十年代就开始了这方面的分析研究,[1,2]国内外的电力工作者在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。[3]随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位,促进了模型参数辨识的进一步发展,并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型,以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数辨识的要求。但传统的测量手段,限制了在线实时辨识方法的实现。 同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用,使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量是以标准时间信号GPS作为同步的基准,通过对采样数据计算而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能够实时通信并遵循有关通信协议。 自1988年Virginia Tech研制出首个PMU装置以来,[4]PMU技术取得了长足发展,并在国内外得到了广泛应用。截至2006年底,在我国范围内,已有300多台P MU装置投入运行,并且可预计,在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应用提供了良好的条件。 二、系统辨识的概念 系统模型是实际系统本质的简化描述。[5]模型可分为物理模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种物理模拟,通过模型试验来研究系统的

静态描写和动态描写小练笔

静态描写和动态描写小 练笔 公司内部档案编码:[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

放学后的校园 放学后,校园里十分安静。教室里没有了朗朗的读书声,操场上没有了奔跑的身影。夕阳的余晖静静地洒在校园里,树枝不摇了,鸟儿不叫了,蝴蝶和花朵似乎已经进入了梦乡,只有两棵又高又大的白杨树静静地守护着校园。 群鸟飞过湖面 群鸟飞过广阔无垠的湖面,不断地在空中盘旋着。它们时而排成一字纵队,时而又凝聚集成一大群,时而低空极速掠过,时而又迅速升上高空。鸟群时聚时散,叽叽喳喳,好不热闹。它们仿佛在进行着一场惊心动魄,扣人心弦的飞行表演。 群鸟飞过湖面,时而三五成群,时而成群结队,浩浩荡荡,景象蔚为壮观。鸟儿们或盘旋,或俯冲,或翻身,叽叽喳喳好不热闹。它们纷纷施展着各自的飞行绝技,不断地追逐着空中的小虫子。有几只鱼鹰也加入到捕食的行列中,它们纷纷从空中扎进水里,寻找着湖水中的鱼儿们,敏捷的身影,激起朵朵水花,绽放阵阵涟漪。 火车进站 火车进站了,乘客们纷纷进站,热闹极了。下了车的乘客高声说笑,匆匆忙忙的朝站口走去。准备上车的乘客手持车票,急匆匆的寻找自己的车厢。

随着一声“呜呜”长鸣,火车准点的像一条巨蟒缓缓地驶进火车站。安静的站台,顿时热闹起来,返乡游子和旅客拉着行李箱,有的搀扶着老人,有的牵着小孩,从各节车厢涌向站台。 “呜——”一声长长的汽笛鸣过后,一列火车徐徐进站了。火车停稳后,一个个背着大包小包的乘客鱼贯而出。不一会儿工夫,下车的乘客和准备上车的乘客就挤满了站台。有的急匆匆向出口走去,有的停下来整顿行李,还有的踮着脚尖在大声呼喊寻找同伴,站台上顿时热闹非凡。

负荷建模和参数辨识的遗传进化算法

ISSN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J T singh ua Un iv (Sci &Tech ),1999年第39卷第3期 1999,V o l.39,N o.311/34 37~40   负荷建模和参数辨识的遗传进化算法* 朱守真, 沈善德, 郑宇辉, 李 力, 艾 芊, 曲祖义 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084; 东北电力集团公司,沈阳110006 收稿日期:1998-06-23 第一作者:女,1950年生,副教授 *基金项目:国家攀登计划B(85-35) 文 摘 提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型。该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模。在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型。在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性。结果表明此方法在负荷建模中的优势。 关键词 遗传进化算法;负荷建模;参数辨识分类号 T M 761 电力负荷模型是电力系统分析、规划、运行和计算的基础,尤其在计算中对电力系统动态行为的模拟结果影响很大。不同的计算需要采用不同的负荷模型,常规采用以不同比例的恒定阻抗、恒定电流、恒定功率或考虑不同动静比例负荷模型的方式使计算结果相差很大,甚至会导致完全错误的结论[1,2]。研究表明建立符合实际的负荷模型是十分必要的。负荷特性具有时变、非线形、不确定等多种特点,且实际负荷的用电设备构成差别很大,尤其是当电压或电流变化时,负荷产生突变,这也增加了建模的难度和复杂性。参数辨识是负荷建模的核心,目前常用的有最小二乘法、辅助变量法、分段线性多项式等方法,其中传统的方法不能有效地克服负荷建模中的非线性和不连续性等问题,会产生多值性等误差。近年来ANN 方法在建模方面已取得成功,但该方法更侧重于模拟模型的动态过程,且形成的结果是非参数模型。 遗传进化算法是模拟自然界进化中优胜劣汰的 优化过程,原则上能以较大的概率找到全局的最优解,具有并行、通用、鲁棒性强,全局收敛性好等优 点。研究人员已在发电规划[3],发电调度[4],无功优化[5]中用算例证明了EP 方法比传统的梯度寻优技术更优越。 本文采用遗传进化算法对静态、动态负荷进行了实测建模。 1 电力负荷的数学模型 本文主要描述以负荷特性来分类的静态和动态模型的建模方法。1.1 静态负荷模型 静态负荷模型表示某一时刻负荷所吸收的有功功率和无功功率与同一时刻负荷母线电压和频率之间的函数关系。静态负荷模型一般以幂函数和多项式模型表示。 本文以幂函数模型为例进行计算,幂函数表示的静态负荷特性如下: P =P 0U a 1f a 2, Q =Q 0 U b 1 f b 2 . (1) 定义误差函数 E w = N i =1 [W m (i )-W c (i )] 2 N (2)式中:N 为测量点数,W m (i )分别表示第i 次有功或无功功率测量值,W c (i )表示利用第i 次采样U i ,f i 的值由式(1)得到的有功或无功计算值,X p 、X q 是待辨识参数的向量: X p =[P 0,a 1,a 2], X q =[Q 0,b 1,b 2]. (3) 辨识问题表述为极小值寻优问题,即搜索一组参数使误差E w 达到最小值。1.2 动态负荷的模型 动态负荷模型表示某一时刻负荷所吸收的有功

基于最小二乘模型的Bayes参数辨识方法

基于最小二乘模型的Bayes 参数辨识方法 王晓侃1,冯冬青2 1 郑州大学电气工程学院,郑州(450001) 2 郑州大学信息控制研究所,郑州(450001) E-mail :wxkbbg@https://www.360docs.net/doc/654794294.html, 摘 要:从辨识定义出发,首先介绍了Bayes 基本原理及其两种常用的方法,接着重点介绍了基于最小二乘模型的Bayes 参数辨识,最后以实例用MATLAB 进行仿真,得出理想的辨识结果。 关键词:辨识定义;Bayes 基本原理;Bayes 参数辨识 中国图书分类号:TP273+.1 文献标识码:A 0 概述 系统辨识是建模的一种方法。不同的学科领域,对应着不同的数学模型,从某种意义上讲,不同学科的发展过程就是建立它的数学模型的过程。建立数学模型有两种方法:即解析法和系统辨识。L. A. Zadehll 于1962年曾对”辨识”给出定义[1]:系统辨识是在对输入和输出观测的基础上,在指定的一类系统中,确定一个与被识别的系统等价的系统。一般系统输出y(n)通常用系统过去输出y(n-m)和现在输入u(n)及过去输入u(n-m)的函数描述 y(n)=f(y(n-1),y(n-2),...,y(n-m y ), u(n),u(n-1),... ,u(n-m u ))=f(x(n),n) x(n)=[y(n-1),y(n-2),...y(n-m y ), u(n),u(n-1),...,u(n-m u )]’ 这里f(,)为未知函数关系,一般情况为泛函数,可以是线性函数或非线性函数,分别对应于线性或非线性系统,通常这个函数未知,但是局部输入输出数据可以测出,系统辨识的任务就是根据这部分信息寻找确定函数或确定系统来逼近这个未知函数。但实际上我们不可能找到一个与实际系统完全等价的模型。从实用的角度来看,系统辨识就是从一组模型中选择一个模型,按照某种准则,使之能最好地拟合由系统的输入输出观测数据体现出的实际系统的动态或静态特性。接下来本文就以最小二乘法为基础的Bayes 辨识方法为例进行分析介绍并加以仿真[4]。 1 Bayes 基本原理 Bayes 辨识方法的基本思想是把所要估计的参数看做随机变量,然后设法通过观测与该参数有关联的其他变量,以此来推断这个参数。 设μ是描述某一动态系统的模型,θ是模型μ的参数,它会反映在该动态系统的输入输出观测值中。如果系统的输出变量z(k)在参数θ及其历史纪录(1) k D ?条件下的概率密度函 数是已知的,记作p(z(k)|θ,(1) k D ?),其中(1) k D ?表示(k-1)时刻以前的输入输出数据集 合,那么根据Bayes 的观点参数θ的估计问题可以看成是把参数θ当作具有某种先验概率密 度p (θ,(1) k D ?)的随机变量,如果输入u(k)是确定的变量,则利用Bayes 公式,把参数θ 的后验概率密度函数表示成[2] p (θ,k D )= p (θ|z (k ),u(k ), (1) k D ?)=p (θ|z (k ),(1) k D ?) = (k-1) (k-1) p(z(k)/,D )p(/D ) (k-1)(k-1)p(z(k)/,D )p(/D )d θθθθθ∞∫?∞ (1) 在式(1)中,参数θ的先验概率密度函数p(θ|(1) k D ?)及数据的条件概率密度函数p(z(k)|θ,

解读《鸟的天堂》《在静态与动态描写中感受美》

在静态与动态描写中感受美 安岳县驯龙镇中心小学陆其凤鸟的天堂,70年前,这里还名不见经传。巴金先生于1933年访友途径此处,写下了《鸟的天堂》一文,使这里名扬四海。如今,这里已成了闻名遐迩的旅游胜地。《鸟的天堂》文笔流畅,作者抓住了景物特点,通过静态与动态描写,展示了人与自然、树与鸟和谐相处、相互依存的生命之美。 一、静态描写,表现榕树之美。 吃罢晚饭,迎着晚霞,划着船桨,不知不觉就来到了鸟的天堂。远远的,枝繁叶茂的榕树映入眼帘。“一簇簇树叶伸到水面上。树叶真绿得可爱。”走近了,也看清榕树的真面目了。“真是一株大树,枝干的数目不可计数。枝上又生根,有许多根直垂到地上,伸进泥土里。一部分树枝垂到水面上,从远处看,就像一株大树卧在水面上。”再看看,“那么多的绿叶,一簇堆在另一簇上面,不留一点缝隙。”一个“簇”,一个“堆”,体现了树叶的多而茂密,可想而知,鸟儿在树上安家落户,必定能为它们遮风挡雨。“那翠绿的颜色,明亮地照耀着我们的眼睛,似乎每一片绿叶上都有一个新的生命在颤动。”那美丽的色彩不正与榕树旺盛的生命力相得益彰、相映成趣吗?我们也会情不自禁地慨叹:“这美丽的南国的树。” 第一次去鸟的天堂,作者把大量笔墨花在了大榕树上,抓住榕树的特点通过静态描写体现了榕树的美——高大、茂盛,充满生机,充满活力。 -1- 二、动态描写,体现了鸟儿之美。 第二天早晨途径鸟的天堂,在树下泊了片刻,看到的是另一番景象。“起初周围是静寂的,后来忽然起了一声鸟叫。……树上就变得热闹了。”由静到动,写出了变化。细细地聆听,“到处都是鸟声”,注意地看着,眼睛应接不暇。“到处都是鸟影。大的,小的,花的,黑的,有的站在树枝上叫,有的飞起来,有的在扑翅膀。”一幅

基于最小二乘法的系统参数辨识

基于最小二乘法的系统参数辨识 研究生二队李英杰 082068 摘要:系统辨识是自动控制学科的一个重要分支,由于其特殊作用,已经广泛应用于各种领域,尤其是复杂系统或参数不容易确定的系统的建模。过去,系统辨识主要用于线性系统的建模,经过多年的研究,已经形成成熟的理论。但随着社会、科学的发展,非线性系统越来越受到人们的关注,其控制与模型之间的矛盾越来越明显,因而非线性系统的辨识问题也越来越受到重视,其辨识理论不断发展和完善本。文重点介绍了系统参数辨识中最小二乘法的基本原理,并通过热敏电阻阻值温度关系模型的辨识实例,具体说明了基于最小二乘法参数辨识在Matlab中的实现方法。结果表明基于最小二乘法具有算法简单、精度较高等优点。 1. 引言 所谓辨识就是通过测取研究对象在人为输入作用下的输出响应,或正常运行时的输入输出数据记录,加以必要的数据处理和数学计算,估计出对象的数学模型。这是因为对象的动态特性被认为必然表现在它的变化着的输入输出数据之中,辨识只不过是利用数学的方法从数据序列中提炼出对象的数学模型而已[1]。最小二乘法是系统参数辨识中最基本最常用的方法。最小二乘法因其算法简单、理论成熟和通用性强而广泛应用于系统参数辨识中。本文基于热敏电阻阻值与温度关系数据,介绍了最小二乘法的参数辨识在Matlab中的实现。 2. 系统辨识 一般而言,建立系统的数学模型有两种方法:激励分析法和系统辨识法。前者是按照系统所遵循的物化(或社会、经济等)规律分析推导出模型。后者则是从实际系统运行和实验数据处理获得模型。如图1 所示,系统辨识就是从系统的输入输出数据测算系统数学模型的理论和方法。更进一步的定义是L.A.Zadeh 曾经与1962 年给出的,即“系统辨识是在输入和输出的基础上,从系统的一类系统范围内,确立一个与所实验系统等价的系统”。另外,系统辨识还应该具有3 个基本要素,即模型类、数据和准则[5]。被辨识系统模型根据模型形式可分为参数模型和非参数模型两大类。所谓参数模型是指微分方程、差分方程、状态方程等形式的数学模型;而非参数模型是指频率响应、脉冲响应、传递函数等隐含参数的数学模型。在辨识工程中,模型的确定主要根据经验对实际对象的特性进行一定程度上的假设,如对象的模型是线性的还是非线性的、是参数模型还是非参数模型等。在模型确定之后,就可以根据对象的输入输出数据,按照一定的辨识算法确定模型的参数[4]。 图1 被研究的动态系统 3. 最小二乘法(LS)参数估计方法 对于参数模型辨识结构,系统辨识的任务是参数估计,即利用输入输出数据估计这些参数,建立系统的数学模型。在参数估计中最常用的是最小二乘法(LS)、

模态参数辨识方法——综述

模态参数辨识方法综述 摘要:本文对模态分析和模态参数识别进行了综述,对当前识别方法的原理、识别精度及适用条件进行阐述和比较,提出环境激励下模态参数识别方法需解决的关键问题及模态分析在缺陷检测和结构优化中作用。 关键词:模态分析模态参数识别模态分析与缺陷检测结构工作模态 0引言 模态分析是将线性时不变系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标,使方程组解耦,成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程,坐标变换的变换矩阵为振型矩阵,其每列即为各阶振型。模态是机械结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。这些模态参数可以由计算或试验分析取得,这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。振动模态是弹性结构固有的、整体的特性。如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内,各阶主要模态的特性,就可能预知结构在此频段内,在外部或内部各种振源作用下实际振动响应,而且一旦通过模态分析知道模态参数并给予验证,就可以把这些参数用于(重)设计过程,优化系统动态特性,或者研究把该结构连接到其他结构上时所产生的影响。模态分析的最终目标是识别出系统的模态参数,为结构系统的振动分析、振动故障诊断和预报、结构动力特性的优化设计提供依据。 解析模态分析可用有限元计算实现,而实验模态分析则是对结构进行可测可控的动力学激励,由激振力和响应的信号求得系统的频响函数矩阵,再在频域或转到时域采用多种识别方法求出模态参数,得到结构固有的动态特性,这些特性包括固有频率、振型和阻尼比等。有限元法是当前分析机械结构模态的主要方法,很多学者研究了单裂缝和多裂缝缺陷对不同结构动态特性的影响,但这些研究仅局限于出现缺陷结构的当前状态,考虑到缺陷在机械结构使用过程中的扩展,提出了模态分析与缺陷扩展理论相结合的方法分析缺陷的发展趋势,便于机械结构剩余寿命的评估,使已达到设计寿命的结构在失效前仍然发挥其功能,节约了经济成本。 一般模态识别方法是基于实验室条件下的频率响应函数进行的参数识别方法,它要求同时测得结构上的激励和响应信号。但是,在许多工程实际应用中,工作条件和实验室条件相差很大,对一些大型结构无法施加激励或施加激励费用很昂贵,因此要求识别结构在工作条件下的模态参数。工作模态参数识别方法与传统模态参数识别方法相比有如下特点:一、仅

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