基于CNN-LSTM故障诊断的自动扶梯监测软件设计

自动扶梯的数量在我国呈逐年递增的趋势。定期检测、监督抽查等常见方法通常难以检验自动扶梯内部的潜在故障。提出了一种改进的CNN-LSTM神经网络故障诊断方法，并据此采用LabVIEW设计了自动扶梯监测与故障诊断软件。基于CNN-LSTM神经网络算法，提出将数据浅层特征与深层特征进行融合的改进方法，以提高故障诊断准确率。利用凯斯西储大学数据对提出的故障诊断方法进行实验。结果表明，该故障诊断方法快速有效，针对变工况的故障诊断准确率达到99.4%。基于此，采用LabVIEW设计了自动扶梯监测与故障诊断软件。在自动扶梯关键部件安装多个振动传感器，利用监测软件进行数据采集、数据显示和数据存储。在积累大量工况数据后，可实现典型故障的诊断。     

基于多源特征信息融合的油浸式变压器故障智能诊断模型

变压器是电力系统关键设备之一，目前在运行的变压器大多属于油浸式变压器，其发生故障会严重影响系统的安全稳定运行，还可能造成巨大的经济损失，故变压器故障诊断是目前国内外亟待解决的问题。然而，现有研究普遍存在信息来源单一、诊断预测精度不高等问题，为此，本文提出一种基于多源信息融合技术和卷积神经网络的油浸式变压器故障智能诊断模型。首先选择其油色谱分析数据、高压套管的红外图像、放电超声波检测图谱以及特高频局放检测图谱共同作为变压器故障诊断的原始输入信息；其次，针对上述不同类型的原始输入数据，分别采用深度神经网络和卷积神经网络进行特征提取，将提取后的结果进行特征融合；最后综合融合后的特征分析结果进行故障诊断的分类。为避免不均衡样本集造成模型诊断的“倾向性”,本文还提出改进的交叉熵代替传统的损失函数，同时采用kappa系数作为预测结果的评价指标，有效提高了智能诊断模型的预测效果。并通过某电网检修公司提供的实际数据算例进行测试分析，结果验证了本文所提出方法的精准性和有效性。     

少标签下油浸式变压器双层故障诊断模型

针对油浸式变压器数据样本标记困难，有标签样本数据量较少，传统故障诊断方法精度低的问题，提出了基于GBDT与K means增益聚类的少标签下油浸式变压器双层故障诊断模型。首先，采用SAE对表征变压器状态的高维特征气体进行降维，去除冗余信息，得到包含变压器运行状态的低维特征向量作为后续分类器的输入；其次，构建双层故障诊断模型；针对无标签样本，引入GBDT方法作为所提模型首层，获取无标签样本的伪标签；为进一步提高诊断精度，提出基于无标记样本伪标签的K means聚类增益，作为新的特征向量，输入末层模型K means用以实现二次诊断的目的。实验分析表明，在少标签状态下，所提的方法可有效提升变压器故障诊断精度，相较于传统方法，在诊断精度上至少提升了6%。为少标签下的油浸式变压器故障诊断提供了新的思路。     

基于对比歧化和深度置信网络的配电网故障类型识别

针对配电网数据分支多、设备类型多样、现有故障诊断方法精度低的问题,提出基于深度置信网络的配电网故障诊断方法。该方法建立了4种不同层数的深度置信网络,将配电网的实际监测数据分为训练和测试数据导入到深度置信模型,采用对比歧化算法优化初始参数选择和加速模型训练,测试模型对样本的识别精度,建立改进BP神经网络和Petri网对比故障识别精度。结果表明,深度置信网络可以通过实时分析配电网实时监测数据,准确辨识配电网故障类型,提高了配网故障诊断的准确率和速度。     

基于Elman神经网络的油浸式电力变压器故障诊断

油浸式电力变压器的运行状态直接影响到电力系统的安全与稳定,对其进行故障诊断具有重要的现实意义。依据Elman神经网络具有动态处理数据及对历史数据敏感的能力,提出了将它用于油浸式电力变压器的故障诊断新方法,并给出了其具体的实现,同时对故障诊断的结果,将Elman网络与BP网络进行了比较。检测结果表明,Elman网络具有区别油浸式电力变压器不同故障类型的能力。     

模糊理论与神经网络结合对模拟电路进行分层故障诊断

文中提出了用神经网络和基于模糊规则的神经网络联合对模拟电路进行分层故障诊断的方法。利用模糊规则将故障定位于某几个元件再用神经网络确定故障元件，针对某些数据对网络收敛不利的情况提出用神经网络进行数据的预处理。仿真结果说明这种神经网络模块化结构和分层测试方法不仅构造简单，便于进行模拟电路的自动测试，而且提高了模拟电路故障诊断的正确率。     

旋转机械故障诊断的量子神经网络算法

针对故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题，将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中，提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合故障诊断算法。并将其应用到旋转机械故障诊断中，通过测试被诊断设备的振动速度和加速度信号，求出两传感器对各故障模式的故障隶属度，利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合，得到融合的各故障模式隶属度值，确定真正的故障模式，提高了故障诊断的准确率。     

数据驱动的航天器故障诊断研究现状及挑战

总结了基于数据驱动的故障诊断技术理论、方法及其在航天器上的应用现状,指出其面临的挑战并提出一种解决方案。将基于数据驱动的故障诊断方法按照技术发展顺序分为基于传统机器学习的方法、基于深度学习的方法以及基于迁移学习的方法。基于传统机器学习的方法需要大量的人工参与和丰富的专家经验,在小样本数据上有着优异的性能,但不适合处理大数据。在大数据背景下,重点介绍了卷积神经网络、循环神经网络、深度自编码器以及深度信念网络的基本概念以及原理,对其在航天器故障诊断领域的研究现状进行了阐述和总结。针对深度学习严重依赖于带标签数据这一问题,介绍了基于迁移学习的故障诊断技术,并提出适应航天器应用的场景,为数据驱动的故障诊断技术工程应用提供了一种方法和思路。     

物联网技术在特高压主设备智慧管控平台中的应用

由于没有统一的平台对特高压变电站生产、发运、现场安装、调试和试验阶段进行管理,将物联网技术应用到特高压变电站的建设过程中,建设了特高压主设备智慧管控平台.介绍了物联网技术在生产管控、运输管控和安装管控中的应用,该平台将各个阶段信息串联起来,能有效解决数据共享问题,更精确地进行主设备全流程的管理和维护,节约了变电站主设备管理的成本.     

航空发电机综合故障诊断技术研究

针对航空发电机的故障难以准确诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络的航空发电机综合故障诊断方法,通过对BP神经网络数学原理及算法的深入分析与研究,构建基于BP神经网络的航空发电机故障诊断模型。结合某型航空发电机的真实试验数据,对所构建故障诊断模型的正确性进行了试验验证。在试验验证过程中,利用航空发电机真实试验数据的前60组对神经网络进行训练,后40组数据对神经网络进行测试,最终验证了所构建的故障诊断模型能够较好实现对航空发电机故障进行准确诊断的效能,且所采用的BP神经网络方法具有收敛速度快、识别能力强、精度高以及准确性高等优点。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于DSP控制的并联型功率因数校正技术研究

传统的并联型有源滤波器(APF)需要检测负载电流,同时计算出其中的谐波及无功分量.该算法较复杂,计算延时大,易导致控制的实时性变差.采用直接电流控制的并联型功率因数校正(PFC),则不需要复杂的算法,它保留了传统APF双环控制的优点上,同时使控制变得简单.此处在分析并联型PFC原理的基础上,进行了仿真,基于DSP控制,...     

基于MEMS技术的汽车传感器研究进展

随着汽车传感器的迅速发展和对MEMS(微机电系统)技术研究的深入,基于MEMS技术的汽车传感器具有广阔的应用前景。本文就MEMS汽车传感器的研究应用现状、MEMS汽车传感器的分类、制作加工技术和工艺等进行了简述,并详细介绍了几种典型的MEMS汽车传感器,最后对MEMS汽车传感器今后的发展进行了探讨。     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC (过程控制中的对象链接与嵌入技术)是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准,近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM(分布式组件对象模型)的技术。由于DCOM的平台相关性,不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA(通用对象请求代理体系结构)技术具有跨平台、语言无关等突出优点,本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案,通过具体的实现过程展示了方案的可行性,并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术,将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力,使其成为一种更广泛适用的标准。     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC（过程控制中的对象链接与嵌入技术）是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准，近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM（分布式组件对象模型）的技术。由于DCOM的平台相关性，不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA（通用对象请求代理体系结构）技术具有跨平台、语言无关等突出优点，本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案，通过具体的实现过程展示了方案的可行性，并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术，将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力，使其成为一种更广泛适用的标准。     

绝缘栅双极晶体管模块过电应力的研究

通过频率试验和阻断电压试验,研究了过电应力对ＩＧＢＴ模块的影响;利用扫描电镜（ＳＥＭ）和液液晶（ＬＣ）技术,对失效模块的失效机理进行了分析;报道了试验结果及失效分析结果。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。