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针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是非监督的深度神经网络,由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加起来组成。首先使用无标签的数据样本自下而上的对各RBM层逐层训练,得到各层最优参数;再以此为初始参数将DBN展开成反向传播的结构,使用带标签的数据样本进行全局的参数微调;最后得到DBN分类网络。这一过程中,有效避免了特征提取的人工操作,解决了网络训练的局部最优问题,使断路器故障诊断更加智能化。通过试验结果可知,该方法可准确、可靠地用于诊断断路器主要机械故障。 相似文献
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作为保护环境的一环,最近日本“积水树脂”(公司名)社在通产省工业技术院微生物工业研究所的指导下,开发了一种“形状崩坏型生物分解性 PP 带”。“积水树脂”社自去年以来,一直在通 相似文献
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第30届国际包装发展——Emballage’92于11月12日到18日在巴黎Villepinte展览馆举行。巴黎国际包装展与德国的Inter-pack、英国的Pakex一起,被称作欧洲三大国际包装展。展示规模超过了上回,出现了展示面积达10万平方米,有30个国家的3000个公司(法国为1,550公司)参展的盛况。 相似文献
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随着电网规模的日益庞大,对高压断路器的安全运行提出了越来越高的要求。本文就核主元分析(KPCA)方法应用于高压断路器的故障诊断进行了研究。该方法针对高压断路器故障数据多维非线性的特点,通过计算其合闸电流信号原始数据空间的内积核函数来实现原始数据到特征空间的非线性映射,然后在特征空间内构2造T和SPE统计量检测过程中发生的故障,并对故障进行分类。本文以VMB5-12型10kV真空断路器弹簧操动机构为试验样机采集数据,仿真实验结果表明,该方法具有较高的稳定性,能够有效地对故障数据进行特征提取。 相似文献
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集装箱和集装箱船的变化最早经营集装箱船航运的是美国Sea—Sand Service公司。其创始人把T_2型油轮改装成集装箱船,于1956年投入纽约至休斯敦航线的集装箱运输。改装后的集装箱船,能装35英呎长的集装箱226个。而35英呎是当时 相似文献
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