基于神经网络算法的变压器油温诊断

油浸式变压器顶层油温是变压器热点温度的重要指标,直接影响变压器运行寿命和负载能力。针对油浸式风冷变压器上层油温过高对变压器安全运行的影响问题,研究了影响主变油温的相关变量,建立了神经网络算法的变压器油温异常诊断模型;利用一次南通海安变风机没有启动引起的油温异常状态和主变油温正常状态下的两组监测数据完成了模型的验证;通过预测值和实测值的比对分析,诊断出变压器油温异常。结果表明,建立的诊断模型,能够诊断主变油温异常,很好地完成对主变上层油温的预测。     

自适应零速修正辅助的微惯性定位系统研究

针对GNSS失效情况下微惯性器件漂移大引起的定位精度低的问题,研究了一种多条件辨识零速时刻,基于速度信息构建观测方程的零速修正算法,以提高微惯性系统的定位精度. 论文阐述了行人步态特性,在分析行人步态的基础上设计了基于加速度量测方差、加速度量测幅值和角速度量测能量的多条件零速检测方法,并针对室内外不同环境设置了自适应阈值. 在此基础上,构建了速度信息为系统观测值的Kalman滤波器,在零速对姿态、速度及位置误差进行估计并修正. 实验结果表明,基于上述自适应定位修正算法可有效增强零速检测的可靠性,抑制定位误差的累积,定位的精度是行进距离的1.32%.