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2021年 | 1篇 |
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1991年 | 1篇 |
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1.
针对小电流接地系统,现有故障选线方法的精度不高,为此提出基于粒子群优化向量机(PSO‐SVM )的选线方案。在搭建小电流接地系统仿真模型的基础上,采用M atlab进行PSO优化算法仿真实验,根据不同的接地情况获得故障时各线路零序电流,利用小波包变换(WPT )与傅里叶变换(FFT )从零序电流中提取暂态分量、谐波分量、五次谐波分量作为PSO‐SVM输入特征进行训练,用训练好的SVM 对测试样本行检测,得到选线结果。仿真结果表明,该方法使学习训练速度加快、自适应能力增强、选线精度提高进,且其不受接地电阻、故障距离等因素影响。 相似文献
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3.
针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿井下动力电缆故障定位中的应用。仿真结果表明,动力电缆故障电流信号经GHM多小波变换后各尺度的奇异点不会发生偏移,提高了故障定位精度。 相似文献
4.
5.
6.
汽车主动降噪系统的工作依赖于多个噪声传感器,一旦传感器发生故障,将严重影响降噪效果。为保证汽车主动降噪系统的性能,提出了由支持向量机(SVM)预测模型和径向基神经网络(RBFN)预测模型构成的传感器故障诊断系统,SVM模型判断是否发生传感器故障,RBFN模型则利用各传感器间的信息冗余关系定位故障传感器并对其信号进行重构。仿真结果表明,该诊断系统可有效实现汽车主动降噪系统中的传感器故障诊断及信号重构。与传统的汽车主动降噪系统相比,引入传感器故障诊断系统可保证更稳定的降噪性能。 相似文献
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