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为了实现风机齿轮箱的故障检测分析,提出一种基于风电机组齿轮箱的数据采集与监视控制(SCADA)数据和振动信号的深度自编码网络模型。该模型作为一种典型的深度学习方法,通过逐层智能学习初始样本特征,可以获取数据蕴含的规则与分布特征形成更加抽象的高层表示。首先,利用限制性玻尔兹曼机对网络参数进行预训练和反向传播算法对参数进行调优,建立深度自编码网络模型。然后,通过对齿轮箱的状态变量进行编码和解码,计算重构误差并将其作为齿轮箱的状态检测量。为了有效检测重构误差的趋势变化,选用自适应阈值作为风机齿轮箱故障检测的决策准则。最后,利用对齿轮箱故障前、后记录的数据进行仿真分析,结果验证了深度自编码网络学习方法对齿轮箱故障检测的有效性。 相似文献
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针对智能电网中动态负荷对电能计量的影响问题,建立了m序列伪随机动态测试信号的参数模型,并分析了该测试信号的统计特性;证明了该动态测试信号的频域稀疏性,采用压缩感知理论建立了伪随机动态测试信号的压缩感知检测系统模型,采用稳态优化方法构建了压缩感知测量矩阵;在此基础上,针对m序列伪随机动态测试信号,提出了电能量值的压缩感知测量方法;仿真分析了长度为255位、511位、1023位单周期和多周期m序列动态测试信号的相对误差,误差均小于10~(-12),可忽略不计,表明所提压缩感知测量方法能够准确测量伪随机动态测试信号的电能量值。 相似文献
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简要介绍了2014年第45届国际大电网会议(CIGRE)的总体情况,概述了SC B3(变电站)专委会的工作范围、职责,以及本届大会的相关活动和会议,并结合B3专委会的会议情况详细介绍了变电站专委会近年重点研究领域和方向。 相似文献
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通过对某电厂奥氏体不锈钢尖峰加热器泄漏管进行宏观检查、化学成分、力学性能、金相检验、扫描电镜及能谱分析等试验,结合尖峰加热器管在运行中的特殊工况,对其泄漏原因进行了分析和研究。发现该管泄漏部位的微观裂纹走向呈穿晶形貌,断口表面形态主要为解理断裂,断口处的腐蚀残留产物中有较高含量的Cl元素,认为泄漏是由于尖峰加热器管在使用环境下介质中携带有害的Cl-,导致钢管在拉应力作用下产生应力腐蚀开裂,并就如何防止类似事故的发生提出了建议。 相似文献
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