燃气轮机气流激振深度置信网络故障诊断模型

气流激振故障是燃汽轮机由于工作介质引发的常见故障,针对某型燃气轮机气流激振故障,建立峰值保持降采样算法和粒子群算法优化的深度置信网络故障诊断模型.使用峰值保持降采样法对振动数据进行缩减,并以之作为深度置信神经网络的输入,降低模型训练时间,同时采取粒子群算法对深度置信网络结构参数寻优,搜索诊断性能最好的深度置信模型所对应...     

基于BP神经网络模型的异步电动机故障辨识

针对目前三相异步电动机故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,辨识速度快、准确度高、可靠性好.     

基于对比歧化和深度置信网络的配电网故障类型识别

针对配电网数据分支多、设备类型多样、现有故障诊断方法精度低的问题,提出基于深度置信网络的配电网故障诊断方法。该方法建立了4种不同层数的深度置信网络,将配电网的实际监测数据分为训练和测试数据导入到深度置信模型,采用对比歧化算法优化初始参数选择和加速模型训练,测试模型对样本的识别精度,建立改进BP神经网络和Petri网对比故障识别精度。结果表明,深度置信网络可以通过实时分析配电网实时监测数据,准确辨识配电网故障类型,提高了配网故障诊断的准确率和速度。     

非线性时间序列粒子群优化B样条网络预测模型

为了提高非线性时间序列的预测精度,建立一种粒子群优化B样条网络预测模型。在设计网络结构时,设置样条基函数节点作为独立变量,然后使其与权值参数在网络训练过程中一同优化,并且使用预测误差平方和评价训练效果。采用粒子群算法与适当的搜索策略作为训练算法,对B样条基函数最优节点的分布进行搜索,同时寻优权值参数,使网络结构得到优化,进而对非线性时间序列进行预测。仿真结果表明,粒子群优化B样条网络预测模型具有良好的泛化性能,同时所用算法对网络进行了有效的优化,所建预测模型结构简单且预测精度较高。     

基于自适应粒子群的模拟电路故障诊断

为了加快模拟电路故障优化算法收敛性和优化效率,采用了一种基于自适应粒子群算法的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,借助于遗传变异的思想在粒子群算法中引入"变异"理念,然后使用自适应的粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数,实现模拟电路的故障诊断。仿真结果表明,利用自适应粒子群算法与传统的粒子群算法相比,其训练步数明显加快,扩大算法的搜索范围,从而有效提高了网络的训练速度和优化精度。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对基于DGA的变压器故障诊断方法在变压器故障诊断中存在的不足,提出了基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断方法。建立支持向量机分类机的变压器故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,利用libSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机分类机,用训练良好的支持向量机诊断110kV立星变电站变压器故障状况。结果证明,采用基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断结果与实际相符。此方法能够提高变压器故障诊断的准确率。     

计及误差时间相依性的风电功率超短期条件概率预测

针对单一参数化建模误差集粗糙的问题,基于风电功率历史特征进行建模,集成深度置信网络的特征提取和粒子群优化算法的寻优能力,分析预测误差时间相依性,实现误差修正。分析误差样本集,建立计及误差时间相依性的风电功率超短期条件概率预测模型。基于我国吉林省某风电场实际数据进行算例分析,结果表明所提模型可有效提高预测质量。     

基于粒子群与多分类相关向量机的变压器故障诊断

为有效提高变压器故障诊断准确率,文中将粒子群优化算法与多分类相关向量机方法相结合,构建了一种基于粒子群优化多分类相关向量机的方法用以变压器故障诊断。该方法首先将油中溶解气体与4种特征气体比值相结合作为故障特征量,以进一步丰富故障信息。其次,利用粒子群优化算法并结合训练样本数据对多分类相关向量机的核参数进行优化,以获得能够最优的及能有效提高故障分类效率的参数。最后,将9种特征量作为特征输入,并利用已训练完毕的多分类相关向量机进行故障诊断。经实例分析表明,该方法使故障特征量与故障分类模型得到了有效补充、改进及完善,且其故障诊断效率更具优势。     

改进小生境粒子群算法应用于电网故障诊断

通过对电网中断路器、保护等设备动作信息分析,建立适合智能算法优化的电网故障诊断分析模型。电网故障模型维数高、离散型、非线性、动态性等特点对智能算法寻优性能要求极高。粒子群优化算法在多维函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、求解质量高和鲁棒性好等优点。针对电网故障模型的特点,从基本粒子群优化算法的优化特性出发,引入小生境搜索的思想,提出了改进的小生境粒子群优化算法。算例结果表明,改进的优化算法大幅度提高了搜索速度和收敛精度,从根本上提高了电网故障定位精度和故障抢修的反映速度,具有很好的应用前景。     

改进支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究

针对电力变压器故障诊断中状态量判断指标过于绝对、智能算法准确率受参数影响等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm,BFA)相结合用于电力变压器的故障诊断方法。通过细菌觅食算法的寻优能力找到最优的支持向量机惩罚因子和核参数,提高了故障诊断能力。通过仿真和实例进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于粒子群优化,细菌觅食算法具有更好的寻优能力。基于BFA-SVM的故障诊断模型,相比于改进前,具有更高的准确性、鲁棒性和寻优能力,故障诊断准确率相比于粒子群优化提高了7.50%,具有一定的实用价值。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

绝缘栅双极晶体管模块过电应力的研究

通过频率试验和阻断电压试验,研究了过电应力对ＩＧＢＴ模块的影响;利用扫描电镜（ＳＥＭ）和液液晶（ＬＣ）技术,对失效模块的失效机理进行了分析;报道了试验结果及失效分析结果。     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

AGV视觉导航研究

针对AGV视觉导航系统中的两个关键问题：路径识别和路径跟踪,本文采用全局视觉导航方式,自行设计了以同心圆为车身标志,通过图像处理系统建立了虚拟坐标系。对采集到的图像进行中值滤波、Sobel边缘检测、聚类算法、连通区域标记等图像处理方法提取图像中的路径及AGV车身标志位置信息,再利用Hough变换得到路径跟踪所需要的导航参数。通过仿真实验表明,该方法能够准确可靠地实现路径识别和AGV定位。     

神经网络输电线路覆冰厚度预测

介绍了输电线路覆冰厚度计算的相关经典模型,并以PNN网络与GRNN网络为例,探讨了输电线路覆冰厚度智能检测模型.通过对模型实现、对比,分析了两种网络的优缺点,在此基础上提出综合使用两种网络的思路,以提高输电线路覆冰厚度预测的精度,减少覆冰对电网的直接和潜在危害.     

基于MEMS技术的汽车传感器研究进展

随着汽车传感器的迅速发展和对MEMS(微机电系统)技术研究的深入,基于MEMS技术的汽车传感器具有广阔的应用前景。本文就MEMS汽车传感器的研究应用现状、MEMS汽车传感器的分类、制作加工技术和工艺等进行了简述,并详细介绍了几种典型的MEMS汽车传感器,最后对MEMS汽车传感器今后的发展进行了探讨。