用多个对应的后向神经网络进行同杆双回线故障识别及测距的模式

电力系统高压同杆双回输电线的应用日益增多，但其故障识别与测距的问题尚未完全解决，同杆双回线因存在回路间耦合等因素，使得用单一的神经网络进行故障识别与测距的结果并不理想。作者比较分析了BP网络与Kohonen网络在同杆双回线测距方面的优缺点，提出了将故障识别与测距任务分配到多个网络的方法即将同杆双回线的每种故障模式各与一个BP人工神经网络对应，在线路上取一些固定点作为标志点，训练成功的BP网络输出的模糊值代表了标志点上发生故障的可能性。用模糊值构成插值曲线，根据曲线的相对位置确定故障模式，并由曲线的最小值求得故障距离。大量仿真表明该法可以准确可靠地确定故障模式并能测得较高的测距精度。     

基于Kohonen网络的同杆双回线故障模式识别方法

对模式识别能力较强的Kohonen自组织神经网络及其在同杆双回线的故障模式识别方面的应用作了一些初步的讨论和研究,发现该网络能准确可靠识别发生在除母线附近外的双回线路上的所有故障模式,分析了线路两端故障模式误判的原因并提出了改进措施,指出了Kohonen网络应用于同杆双回线故障模式识别时的优点和局限性.     

渣土改良剂对黏土特性影响的试验研究

针对黏土地层盾构掘进时容易出渣不畅、易堵塞等现象,选取黏土进行渣土改良的试验研究。首先分析黏土试样的液塑限,再研究水、分散剂、聚合物3种改良剂对黏土的流动性和粘附性的影响。通过试验结果分析,流动性相同的情况下,不同的改良剂添加比例不同,间接反映改良剂会影响黏土液限。分散剂水溶液可有效提高黏土的流动性,同时降低粘附性,在黏土地层中具有很好的应用前景。对高液限粘土,需提高改良剂注入比例,为盾构渣土改良系统在黏土地层的配置提供参考。     

硬岩掘进机高压水耦合破岩影响因素实验研究

硬岩掘进机(TBM)在硬岩甚至超硬岩段掘进时,采用高压水射流辅助破岩成为一种有效提高破岩效率的新的研究方向。由于高压水射流破岩受诸多因素影响,作用规律复杂,其破岩机理一直未能被准确揭示。主要利用正交实验方法研究水射流压力、喷嘴直径、喷嘴移动速度对破岩沟槽深度与沟槽宽度的影响,同时结合刀盘贯入度优化水射流压力、喷嘴直径、移动速度等关键参数,探索高压水射流与岩石耦合破岩规律,为进一步揭示破岩机理提供依据。     

基于Kohonen网络的同杆双回线故障模式识别方法

对模式识别能力较强的Kohonen自组织神经网络及其在同杆双回线的故障模式识别方面的应用作了一些初步的讨论和研究 ,发现该网络能准确可靠识别发生在除母线附近外的双回线路上的所有故障模式 ,分析了线路两端故障模式误判的原因并提出了改进措施 ,指出了Kohonen网络应用于同杆双回线故障模式识别时的优点和局限性。     

面向对象的可视化语言环境下串行通信的实现

讨论了在Visual C 、Delphi,C Builder,Visual Basic,Visual FoxPro,Borland C 等面向对象的可视化计算机语言环境下利用手工编码法、MSComm控件法、DLL法、汇编语言语用等方法来实现PC机、工业控制计算机的串行通信方式。