粒子群优化神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包特征熵为特征向量的高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同的频段中,计算各频段的能量熵值,并将其作为神经网络的输入向量,同时利用粒子群算法对神经网络进行优化,以提高故障诊断的精度。试验结果表明：该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统神经网络算法,适用于高压断路器机械故障诊断     

基于改进粒子群优化RBF网络的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断精度,提出了一种改进粒子群优化RBF网络算法,用于优化RBF网络的中心参数。首先通过非线性递减权值策略改进粒子群算法,再利用改进粒子群优化RBF网络,最后建立用于变压器故障诊断的RBF网络模型,并在Matlab平台上进行了仿真测试。结果表明,优化后的RBF网络比单一RBF网络故障诊断率有大幅提高。通过诊断国网某公司的5组故障实例,验证了所提算法的可行性。     

适用于核动力设备故障诊断的改进粒子群优化算法

提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的核动力设备故障诊断方法.利用已知核动力设备故障征兆集合,选用概率因果模型求解具有最大后验概率的故障集合;在传统粒子群优化(PSO)算法的基础上,利用佳点集原理对PSO算法进行初始化,优化了粒子群的初始化范围;借助自适应调整的惯性权重法,避免PSO算法未成熟收敛,加快了收敛速度.最后通过算例证明该方法的有效性.结果表明:基于改进粒子群优化算法的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.     

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。     

基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法

提出了一种基于粒子群和最近邻的热力系统变工况动态过程故障诊断方法,该方法利用改进的粒子群优化(IPSO)算法获取典型故障原型,运用进化Elman神经网络对特征参数应达值进行实时预测,计算故障征兆,依据最近邻分类规则计算实时故障征兆与各典型故障原型的相似性,对故障进行识别.以某600MW超临界机组高压加热器给水系统为例,借助电站全范围仿真系统进行了详细的故障诊断仿真实验.结果表明:该方法应用于热力系统动态过程故障诊断可取得较满意的效果.     

小波包能量熵和改进的LSSVM在风力机轴承故障诊断中的应用

针对极端复杂工况下风力机轴承运行状态监测中的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量熵故障特征提取并结合鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)进行故障分类识别的风力机轴承故障诊断方法。通过小波包分解提取各频带成分的能量熵值构建故障特征集,同时针对LSSVM参数的选取依赖人工选择的盲目性问题,采用鲸鱼优化算法寻找LSSVM中最优的2个关键参数正则化参数和核函数参数,以此提高故障诊断模型的分类精度。通过不同工况下的试验数据集测试,实现了对不同故障状态特征参数的准确分类。结果表明,所提方法诊断结果优于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化的LSSVM.远优于传统的LSSVM算法。     

基于改进粒子群优化BP网络的水轮发电机故障诊断

针对常规BP神经网络在水轮发电机振动故障诊断中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于改进粒子群算法优化神经网络的方法,实现了BP网络的权值优化,并对水轮发电机的振动故障进行了诊断.实例仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,适用于水轮发电机的故障诊断.     

大型风电机组电动变桨系统变桨角度故障诊断

为提高大型风电机组电动变桨系统变桨角度故障的判别准确性,结合模糊粗糙集特征量约简和基于粒子群算法优化的支持向量机进行变桨角度故障诊断分析研究。首先基于模糊粗糙集理论建立变桨系统特征参数约简的数学模型,通过对变桨相关运行数据进行约简,确定对故障诊断贡献率较高的参数;再利用实际运行数据训练经粒子群优化的支持向量机,从而获得高精度诊断模型;然后设计基于双层支持向量机的故障程度判别模型,可对故障进行进一步分类。最后通过实际运行数据对变桨角度故障进行诊断实验,实验结果表明,该诊断方法能准确快速地判别故障并可进行故障程度分类。     

基于VMD和SVPSO-BP的滚动轴承故障诊断

为了提高旋转机械滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于变分模态分解（VMD）和缩放变异粒子群算法（SVPSO）优化BP神经网络的旋转机械滚动轴承故障诊断方法。通过在标准粒子群算法中加入缩放因子以及粒子变异操作提升其局部与全局寻优性能,得到一个改进的粒子群算法——缩放变异粒子群算法（SVPSO）,再利用该算法优化BP网络的权值与阈值,提高BP神经网络的故障诊断精度;进一步,为了减少输入特征向量对BP神经网络分类性能的影响,采用VMD分解轴承振动信号,并计算其IMF分量时频熵的方法构建信号特征向量。通过与其他采用相同基准轴承数据集的诊断方法作对比,所提方法的故障诊断精度和算法稳定性均得到有效提升。     

基于粒子群优化神经网络的水轮机振动故障诊断

为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行水轮机振动故障类型诊断。诊断结果表明,该方法具有良好的分类效果,比BP神经网络诊断模型诊断精度高。     

省煤器防磨初探

主要叙述了省煤器的磨损处理,对省煤器的设计,安装与运行提出了防磨建议与要求。     

爆燃燃烧对火焰辐射光变化的影响

应用火花塞光纤传感测量系统对BJ492Q汽油机爆燃燃烧进行测量和研究,分析了爆燃燃烧时火焰光辐射的变化情况。正常燃烧时,CH（431．5nm),C2(516.5nm),H2O(588nm)自由基的光强曲线出现双峰值,着火延迟期内自由基光辐射。爆燃较强工况时,只出现一个峰值,主要是碳粒子热辐射,峰值处出现剧烈波动,相位提前,无自由基的光辐射。试验表明,火花塞光纤传感器完全可用于爆燃测量。     

天然气成分对发动机性能及排放影响的试验研究

在同一台发动机上通过燃用属于同类别的两地天然气的对比试验,研究了天然气（CNG）成分对发动机性能及排放的影响。试验结果表明：天然气成分的差异导致发动机的空燃比发生变化,是造成发动机性能与排放产生较大变化的主要原因,而控制发动机空燃比在较小范围变化,可以减少天然气成分对发动机性能及排放的影响。     

基于投入产出方法的居民消费全流程能耗分析

本文在合理界定居民消费内容及活动水平的基础上,利用投入产出方法和生命周期能耗分析思想,对居民衣、食、用、服务、行、住等消费的全流程能耗进行了分析和计算,给出了2005年居民各项消费的全流程能耗现状,并对2010年、2020年、2030年的居民消费全能耗状况进行了预测,得到了居民消费全能耗占全国能源消费总量的比重在40%以上等一系列重要结论,并提出了相关政策建议。     

锅炉钢管压扁试验研究

压扁试验是重要的工艺试验，以日常试验获得的大量数据为基础，针对常用锅炉管材进行了压扁不合格极限高度试验，为减免压扁试验提供了依据。     

Research on non-flammable criteria on refrigerants

The two targets including the ratio of maximal composition RXM and the minimum for operating area SMI have been proposed for judging the flammability of the alternative to CFCs and HCFCs in air conditioner and refrigeration system. Analytical results in this paper illustrate that for different flammable refrigerants, the RXM and SMI are different and the relationship between different refrigerants are also different, which depends on the flammability of the refrigerant.     

基于GT-Power的LPG燃气组分对发动机排放影响的研究

通过建立单缸点火式LPG发动机在GT-Power中仿真,来研究LPG组分及其比例对发动机排放的影响.仿真实验表明,LPG组分对污染物的排放有重要的影响.随着丁烷比例的增加,CO和HC的排放增加,而NO_x减少;其中,CO、HC排放最少的是Fuel 1#,NO_x的排放最低的是Fuel 3#;考虑到综合排放性能和动力性的同时,丙烷与丁烷比例为7:3时最佳.     

斯特林发动机天然气扩散燃烧的数值分析和试验

应用数值模拟,对斯特林发动机中天然气的燃烧进行了全尺寸三维模拟。分析和优化对斯特林发动机燃烧室速度场、温度场分布以及排放有着重要影响的参数,如空气预热温度、旋流数和过量空气系数等。预测了优化后燃烧室的速度场、温度场分布,以及NO_x和CO的浓度场分布,得到了吸热部件周围的流动形式。模拟结果为抑制NOx和CO的排放和提高换热效率以及发动机的效率提供了指导,设计结果得到了试验验证。     

基于喷雾可视化装置的碰撞喷雾研究

设计了一套由定容室、供油系统、控制系统、图像采集及处理系统组成的定容弹喷雾可视化试验系统.利用系统对不同背压下,带有中央凸台的TR燃烧室的碰撞喷雾分布特性进行高速摄影研究.通过分析喷雾照片可知随着背压增加,油束的贯穿距减小,喷雾分布的扩散度提高,喷雾锥角增大,碰壁后喷雾空间分布更加均匀,观察结果与理论分析相一致.试验结果表明:系统具有成相清晰、可靠性高、结构简单、成本低廉、操作方便、使用灵活等特点.