基于蜻蜓算法优化BP神经网络的燃气轮机故障诊断

为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法(Dragonfly algorithm,DA)和BP(Back Propagation)神经网络的燃气轮机故障诊断方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值的问题,采用蜻蜓算法(DA)对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明:基于蜻蜓算法的DA-BP神经网络的燃气轮机故障诊断准确率高达97.78%,训练误差为0.03%,与基于粒子群算法的PSO-BP故障诊断和标准BP算法的故障诊断相比,DA-BP模型诊断的准确率最高,训练误差最小。实例证明,采用DA-BP模型实现燃气轮机气路故障诊断具有良好的诊断速率和诊断准确率,具有一定的应用价值。     

基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。     

改进蜂群算法在大型电力变压器故障诊断中的应用

电力变压器故障危及电网供电安全,为提高其故障诊断精度,避免传统算法自身固有缺陷,提出了一种改进蜂群算法优化的BP神经网络故障诊断模型。首先改进传统蜂群算法,并将其与BP神经网络相结合以优化模型参数;然后将优化后的网络模型代入变压器故障识别中,以达到提高故障诊断准确率的目的。对比不同模型预测结果表明,所提模型与方法可实现对变压器故障的精确预测。     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的燃气轮机故障诊断

针对基于SVM(支持向量机)的故障诊断方法中支持向量机的参数难以选取导致诊断结果较差的问题,采用ABC(人工蜂群算法)对支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化;并构建了ABC-SVM(人工蜂群优化支持向量机)对燃机涡轮叶片故障进行诊断。诊断实例表明,该方法诊断准确率达到96. 43%,具有很好的诊断效果,为燃气轮机故障诊断提供了一种新的方法,具有实际应用价值。     

基于随机游走蜂群算法优化的RBF神经网络电动机故障诊断研究

为解决目前电动机故障诊断方法收敛慢、易陷入局部极小、准确性不足等缺点,提出了一种电动机故障诊断新方法,即将Levy Flight随机游走机制、人工蜂群算法和径向基神经网络结合的方法。首先通过改进的蜂群算法即随机游走蜂群算法(LFABC)对网络参数进行全局寻优,然后对网络进行监督训练,局部细化网络参数,最终得到故障诊断模型。经实例验证,本文所提方法能更快速、准确地实现电动机故障诊断,取得了较好的效果。     

基于改进人工蜂群算法的Elman神经网络风机故障诊断

在风机齿轮箱故障诊断过程中,针对由于故障数据稀疏导致模型建立困难的问题,提出一种使用改进人工蜂群算法(IABC)优化Elman神经网络的故障诊断模型。该模型通过建立齿轮箱正常状态下的温度模型,采用残差分析,得到齿轮箱的故障状态,降低了建立模型的复杂度。采用IABC对Elman神经网络的相关参数进行优化,解决了Elman网络收敛速率慢、易陷入局部最优的问题。在IABC算法中,观察蜂阶段采用动态搜索策略,实现搜索能力和开发能力的平衡;在侦查蜂阶段,通过引入混沌变量扰动,增大种群多样性,进而达到全局最优。通过华北某风电场历史数据进行实验,结果表明,IABC与Elman神经网络的结合可对风机齿轮箱故障状态进行识别,且诊断正确率较高,可应用于实际故障诊断。     

自适应模糊神经网络控制在锅炉过热汽温控制中的应用

常规的模糊控制系统不能自动地将专家知识经验转化为推理规则库,缺乏有效的方法来改进隶属度函数,而自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊逻辑和神经元相结合,采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法来调整前提参数和结论参数,并能自动产生模糊规则.在此基础上提出了一种自适应模糊神经网络控制器,并将其应用于火电厂锅炉过热汽温控制中.结果表明:与常规的PID控制相比,该方法提高了锅炉汽温控制系统的动态稳定性和抗干扰性.     

基于RVM-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断

为了提高燃气轮机气路故障诊断的准确率和效率,采用相关向量机(RVM)先对燃气轮机气路中的压气机、涡轮叶片和燃烧室进行故障划分。用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进一步对故障进行分类。实验结果表明,方法有很强的学习能力和特征提取能力,与支持向量机(SVM)、BP神经网络相比,能更加准确、快速地识别故障。     

基于AFOA-BP神经网络的燃气轮机研制风险预测

为提高燃气轮机研制过程中的风险管理能力,针对果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA）及BP神经网络的缺陷,构建了自适应果蝇算法（Adaptive Fruit Fly Optimization Algorithm,AFOA）,提出基于自适应果蝇算法优化BP神经网络的风险预测模型,利用自适应果蝇算法优化BP神经网络的阈值和权值。挖掘燃气轮机研制风险因素及风险事件之间的关系,并根据风险因素的权重预测风险事件的权重。利用燃气轮机研制风险的相关历史数据进行验证,表明该模型具有较高的预测精度和应用价值。     

人工蜂群优化支持向量机的电气故障诊断方法研究

摘要： 电气故障诊断具有重要的实际应用价值,针对电气故障诊断中的支持向量机（SVM）参数选择问题,提出了人工蜂群优化SVM的电气故障诊断模型。首先采用小波分析去除信号中的噪声,并提取特征,然后采用人工蜂群优化算法确定SVM的最优参数,建立电气故障诊断模型,最后通过与其他电气故障诊断模型进行对比实验。结果表明,WA-ABC-SVM可以描述电气设备状态与特征间的变化关系,提高了电气故障的诊断正确率,诊断结果要高于对比模型。     

汽轮机调节系统微分器卡涩故障仿真及诊断

微分器卡涩对汽轮机正常运行有较大的危害。分析了微分器卡涩的机理,有主滑阀卡涩、延迟滑阀卡涩、继动滑阀卡涩３种,给出了微分器卡涩的模型和不同卡涩形式的仿真结果,提出了使用力平衡残差方法进行卡涩诊断。还通过实例表明了分析的正确性。     

大型发变组微机故障记录与分析装置的研制

发电机变压器组的异常和故障状态的监测和记录,是进行机组事故分析及保护与安全自动装置动作行为分析的重要基础。本文介绍了基于ＳＴＤ工业控制机的发变组微机故障记录与分析装置的基本组成、功能特点,硬件结构以及所采用的主要检测算法。     

基于暂态电流故障分量的直流配电网单极故障选线方法

基于两电平电压源换流器（voltage sourced converter,VSC）的中压柔性直流配电网适合风能、太阳能等分布式能源的接入,但发生单极接地故障时,其故障电流会迅速增大,保护装置必须快速识别出发生故障的线路。针对该问题,分析VSC端的单极接地故障时的暂态特征,对暂态故障电流的变化特征进行理论分析计算。根据各条线路的暂态故障电流信息的差值进行故障选线,所提方法可在3 ms内对故障快速可靠识别。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建适合辐射状中压柔性直流配电网模型,利用Matlab进行保护选线算法的验证,仿真结果表明,所提选线方法能够准确识别柔性直流配电网的单极接地故障的线路。     

中性点不接地电网中的高阻接地故障

对中性点不接地电网中的高阻单相接地故障特征作了深入的分析,为中性点不接地电网高阻接地故障的识别,尤其是不可见高妆地故障的识别提供了正确的判断。     

电气设备热故障原因分析及处理措施

针对电气设备中热故障进行了分析与探讨,首先就电气设备的发热来源及热故障表现进行了阐述与总结,进而对电气设备热故障的处理措施进行了分析,最后提出了热故障的预防对策。     

微机型故障录波装置联网系统设计

我国电网故障录波装置的录波信息远方传输和管理自动化已逐步引起有关部门的重视,故障信息处理的高度自动化已成为发展的必然趋势。根据目前微机型故障录波装置联网面临的问题及特点进行分析,文中提出一种设计方案及应用实例。     

基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法

针对现有配电网故障区域定位算法存在的问题,提出一种基于故障过流度的配电网故障区域定位新矩阵算法。该算法通过网络描述矩阵和故障信息矩阵计算比较故障时各区段的故障过流度,判定发生故障的区段,实现对配电网的故障定位。算例分析表明,该算法有效,适用于单电源、多电源和馈线末端故障等各种情况。     

直驱与双馈风电机组的故障特性对比分析

基于PSCAD软件建立了直驱永磁同步风电机组(D-PMSG)和双馈感应式风电机组(DFIG)的暂态仿真模型,对比分析了D-PMSG和DFIG风电机组在单相、三相短路故障下的故障特性。仿真结果表明:D-PMSG在电网发生故障时能向电网提供几乎恒定的持续故障电流和一定的无功支持;DFIG在电网发生故障时能提供持续的故障电流,但故障电流呈衰减特性。     

基于热力参数的燃气轮机故障模拟器的研究与开发

针对某型舰用三轴燃气轮机建立了适合故障诊断的故障数学模型。结合所建立的模型,利用VB平台,开发出该型燃气轮机故障运行模拟器,并以低压压气机叶片磨损故障为例进行了故障模拟与分析。     

煤矿电气设备绝缘故障采用故障诊断技术分析

电气设备发生绝缘故障时可造成巨大的经济和社会损失,故障诊断技术是一种利用计算机技术的现代化诊断技术,应用于煤矿电气设备绝缘故障诊断中可有效地提高绝缘故障诊断的准确性和科学性,进一步推进煤矿现代化进程.