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智能全站仪精密三角高程测量替代二等水准测量 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于用传统几何水准的方法进行垂直位移监测存在效率低、受环境和地形因素影响大等问题,探讨了用智能全站仪进行精密三角高程测量来监测垂直位移。简述了TCA2003全站仪的自动目标识别(ATR)功能和使用方法,研究了ATR精密三角高程测量的误差来源及精度;结合在某大坝的实践,分析了TCA2003全站仪ATR三角高程测量的实测精度及其替代二等水准测量的可行性和可靠性,给出了智能全站仪精密三角高程测量替代二等几何水准测量的条件、减弱误差的方法及提高精度的措施等。 相似文献
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简述了TCA2003测量机器人全圆观测法机载软件的组成与特点。以陈村水电站大坝的三角网观测为应用实例,基于对其测量平差成果的精度及测量时间分析,将其与传统人工观测的效率进行比较,证明了测量机器人测量的优越性。指出了一些仪器使用及机载软件存在的问题,对自动目标识别(ATR)仪器机载软件的应用开发具有指导作用。 相似文献
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基于CS5522的高精度温度测量系统设计 总被引:6,自引:1,他引:5
设计了一种高精度温度测量系统,该系统以STC89C516RD+单片机为核心,配合高精度A/D转换器CS5522,用来检测热电阻、热电偶及温度变送器的输出信号。软硬件结合实现信号智能测量、系统校准等功能。对于传感器非线性误差,使用最小二乘法曲线拟合算法应用MATLAB软件进行误差修正和补偿,保证了系统精度。最后对该系统的性能进行了测试,结果表明:测量精度达到了±0.02%FS,系统的设计比较合理。 相似文献
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用V/F转换器实现A/D转换在微机控制的测量领域中应用相当广泛,但使用常规的测量方法,其测量精度和速度都较低,限制了V/F转换器的使用范围。本文通过巧妙应用AT89C52单片机中T2的特殊功能,集测量频率和测量周期为一体,成功地解决了上述矛盾,有效地提高了V/F转换的测量精度和测量速度。 相似文献
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针对电力系统中对功率量测量的特殊要求,分析了功率误差产生的原因,提出在同步采样的基础上采用自适应技术提高功率的测量精度,同时利用软件自学习补偿算法,自动补偿测量通道产生的幅值衰减对测量精度的影响,实践证明该方法在实际计量应用中效果明显,精度显著提高。 相似文献
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Artificial Immune Network Classification Algorithm for Fault Diagnosis of Power Transformer 总被引:2,自引:0,他引:2
Xiong Hao Sun Cai-xin 《Power Delivery, IEEE Transactions on》2007,22(2):930-935
Dissolved gas analysis is an effective method for the early detection of incipient fault in power transformers. To improve the capability of interpreting the result of dissolved gas analysis, an artificial immune network classification algorithm (AINC), inspired by the natural immune system that is able to respond to an almost unlimited multitude of foreign pathogens, is proposed in this paper. The immune network system describes the complex interaction of antibodies and antigens in virtue of some immune mechanisms, such as immune learning, immune memory, etc. AINC mimics these adaptive learning and defense mechanisms to respond to fault samples of power transformers. Consequently, AINC can find a limited number of antibodies representing all fault samples distributing structures and features, which helps to realize dynamic classification. This proposed AINC algorithm has been tested by many real fault samples, and its results are compared with those of IEC ratio codes and artificial neural networks, which indicates that the proposed approach has remarkable diagnosis accuracy, and with it multiple incipient faults can be classified effectively 相似文献
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基于克隆选择分类算法的电力变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
变压器油中溶解气体分析是进行电力变压器故障诊断的一种有效方法,将克隆选择分类算法引入电力变压器油中溶解气体分析,利用免疫克隆选择原理学习并提取表征故障样本特征的记忆抗体集,然后用最邻近分类法对故障样本进行分类。人工免疫系统具有良好的自学习和自记忆能力, 使得克隆选择分类算法具有很强的非线性分类和泛化能力。经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较表明,该算法能有效对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,并具有较高的诊断精度。 相似文献
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为精确诊断电力变压器内部潜在绝缘故障类型,通过对变压器内部油过热和油纸绝缘中局部放电等8种潜在绝缘故障发生时所产生的气体成分分析,提出了一种以人工免疫网络与粒子群算法改进径向基函数RBF(radial basis function)神经网络的变压器故障诊断算法。重点介绍了基于RBF神经网络的变压器故障诊断模型的构成原理、基于人工免疫网络算法的故障模型隐层中心确定方法以及基于粒子群算法的网络模型权重寻优方法,并进行了仿真实验。实验结果表明:该算法能有效地识别其绝缘故障类型,且识别精度可达90%以上。 相似文献
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由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构,在工程实践应用中表现良好。 相似文献
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基于小波分析和克隆选择算法的模拟电路故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于人工免疫系统的模拟电路故障诊断新方法.该方法首先对电路输出节点的电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;然后利用人工免疫算法对每类故障的故障样本进行自学习,得到该类故障的最优聚类中心;最后计算故障样本和学习得到的聚类中心的距离对电路故障样本进行分类,从而实现故障元件定位.计算机仿真实验结果表明,该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率. 相似文献
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基于人工免疫系统的电路小样本故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规电路故障诊断方法存在的故障样本需求大的问题,基于免疫系统的阴性选择机理,提出了建立人工免疫系统实现电路小样本故障诊断的新方法。该方法仅需电路正常模式测试数据加一组故障模式测试数据为样本,生成随机检测器,再运用变异实值否定选择算法优化随机检测器,结合基于故障样本生成故障类型检测器构成人工免疫系统的故障检测器,并采用二次匹配方法完成电路的故障诊断。对ITC’97的CTSV滤波器电路的故障诊断表明,该方法可应用于小故障样本场合下的电路故障诊断,具有较高的实际应用前景。 相似文献