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针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)和改进化学反应优化算法(ICROA)优化的相关向量机(RVM)进行模式分类与辨识,实现瓦斯传感器故障诊断。首先采用流形学习方法 LE对高维原始数据空间进行非线性降维特征提取,提取故障特征,该方法极大地保留了原始数据中的整体几何信息;然后将故障特征作为RVM模型训练输入,利用ICROA算法对RVM模型的核参数进行全局寻优,将训练好的ICROA-RVM模型对测试样本进行故障诊断。实验结果表明:该诊断方法具有训练速度快,故障辨识精度高的特点,故障诊断正确率在96%以上,能够有效地提高瓦斯传感器故障诊断的速度和准确性。 相似文献
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针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。 相似文献
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针对高压直流输电线路故障定位中存在的输电线路长、故障概率大、测距精度不高以及故障波形含有噪声等问题,提出了VMD分解与广义S变换结合的高压直流输电线路故障测距算法。首先通过变分模态分解(Variational Model Decomposition,VMD)对含噪声的行波信号进行VMD分解,滤去噪声并获得最优模态分量。然后采用广义S变换(Generalized S-transform,GST)计算最优模态分量,生成高时间分辨率S矩阵。并选取S矩阵中的高频分量,识别该频率分量的波形突变点,从而获取故障初始行波到达时刻。最后通过测距公式获得故障距离。PSCAD/EMTDC仿真表明,所提方法受过渡电阻影响很小,不同故障距离的测距精度很高。经过现场故障行波数据的验证,可以实现在线路范围内快速准确的故障定位。 相似文献
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为有效预防煤与瓦斯突出灾害,针对煤与瓦斯突出预测精度和效率不高问题,提出基于小波核主成分分析(KPCA)和改进的极限学习机(IQGA-ELM)的煤与瓦斯突出预测方法.通过小波核主成分分析法对原始致突指标进行非线性降维处理,提取出致突指标主成分序列,将其作为极限学习机(ELM)网络神经的输入,利用改进量子遗传算法(IQGA)对ELM的输入层权值和隐含层阈值进行优化,建立小波KPCA-IQGA-ELM预测模型,模型的输出为煤与瓦斯突出强度的预测结果.研究结果表明,该模型泛化能力强,可以对煤与瓦斯突出强度进行有效预测. 相似文献
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针对行波法测距波头时刻标定精度不足和波速不稳定的问题,提出一种基于GST-TT变换的单端故障行波测距方法。首先将采样的电压行波信号做解耦处理,提取线模电压信号,然后将线模电压信号进行广义S变换,提取适当高频频带作为故障特征频带,运用TT变换对角线位置元素聚高频、抑制低频的特性,在故障特征频带内对波头到达测量端时刻进行精确标定,根据不依赖具体行波波速的故障测距计算方法得出故障距离。该方法可以提高波头时刻的标定精度,降低波速不稳定对故障测距的影响。通过PSCAD仿真验证,根据结果可知,该方法测距精度较高,在无噪声干扰情况下,平均相对误差为0.25%;同时也可知晓该方法具有较强的耐受过渡电阻能力和抗噪能力。 相似文献
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