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81.
针对张家港1450五机架冷连轧AGC(自动厚度控制)系统,构建了基于ProfibusDP总线的过程控制级(一级)计算机和现场ET200等智能化设备之间的监控网络,满足了一级计算机和基础自动化系统问数据通信的快速性要求,为五机架冷连轧AGC系统的实现奠定了良好基础.同时利用基于TCP/IP的工业以太网,保证了过程优化级(二级)计算机向一级计算机下送轧制规程,及在Wincc组态的人机界面上显示现场采集的实际数据和控制状态.该网络系统已成功应用于张家港1450五机架冷连轧机AGC系统,实践证明该系统运行正常、可靠. 相似文献
82.
张淑清师荣艳董玉兰李盼任爽姜万录 《中国电机工程学报》2015,(22):5723-5730
混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。 相似文献
83.
84.
用功率键合图建模方法对阀控对称缸位置伺服系统进行了非线性建模及仿真,针对阀控系统中的第二类管道效应作了深入研究,揭示了第二类管道效应对系统动态特性的影响规律。研究表明:阀控系统的小管径及长管道,有利于抑制系统的非线性振动,以提高系统的稳定性,但延长了系统的动态响应时间;对于大管径及短管道的阀控系统,动态响应较快,但易出现非线性振动,相对稳定性较差;刚性管道比柔性管道响应速度快,但易受安装环境限制。管道的选择需要综合考虑响应速度、稳定性和安装条件三方面的因素进行优化设计。研究结果可为阀控液压系统的优化设计及管道动态特性的研究提供借鉴。 相似文献
85.
基于SVM和证据理论的多数据融合故障诊断方法 总被引:9,自引:2,他引:7
针对D-S证据理论很难确定基本概率分配(BPA)及支持向量机(SVM)的硬判决难获得概率输出的缺陷,融合D-S证据理论和SVM算法提出了一种多数据融合故障诊断新方法:利用"一对一"多类SVM分配了BPA,引入基于矩阵分析的融合算法解决了证据理论存在的计算瓶颈问题。对液压泵进行了试验,首先,采集了柱塞泵松靴、缸体与配流盘磨损等故障信号,应用小波包对采集的信号进行了预处理,提取了12个时频特征量;最后,用所提出的基于SVM和证据理论的多数据融合新方法进行了诊断。试验结果表明,新方法故障确诊率高,诊断有效。 相似文献
86.
针对轴向柱塞泵故障振动信号的非平稳特征,融合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和实值否定选择(Real-valued Negative Selection,RNS)算法,提出了一种混合的故障诊断方法.在该方法中,首先将原始信号用EMD方法分解为若干个平稳内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,以各层能量与总能量的比值为元素构造特征向量,作为样本;然后将正常样本作为RNS算法的输入,产生检测器,对故障样本进行识别.最后用轴向柱塞泵脱靴故障样本进行诊断,正确率可达90%以上,验证了混合诊断方法的有效性. 相似文献
87.
89.
针对传统智能诊断方法需要专家知识和复杂特征提取,而深度神经网络模型复杂度高、构建难度大,以及单源信号信息不完备等问题,提出了一种新颖的全矢数据融合增强深度森林的旋转设备故障诊断方法。该方法根据旋转设备振动信号的特点,选择全矢谱技术与深度森林多粒度扫描相结合,用于接收同源双通道信号输入,增强了数据的完备性,并通过改善深度森林级联层来减少深层特征消失和特征冗余。为了验证所提出方法的有效性,分别进行了滚动轴承与轴向柱塞泵两例故障诊断实验研究,结果表明,该方法在不同旋转设备上都有很好的诊断效果,并可以实现端到端故障诊断。此外,该方法在小训练数据集上的故障识别准确率也非常高。 相似文献
90.