基于SCADA数据的风电机组齿轮箱状态监测方法

为解决故障劣化渐变过程的长时间序列对齿轮箱状态监测模型的影响问题,提升其决策精度,提出一种基于数据采集与监控(SCADA)数据的组合建模方法。首先,采用主成分分析法(PCA)选取与齿轮箱温度密切相关的输入观测向量,并应用长短期记忆(LSTM)神经网络分别对齿轮箱正常工况和异常工况独立建立温度模型;其次,结合模型输出结果与SCADA数据提取残差分布特征向量,建立随机森林残差分布模型对机组齿轮箱运行状态进行监测;最后,对某大型风电场机组进行模型建立和仿真研究。结果表明,基于LSTM神经网络结合随机森林算法对风电机组齿轮箱状态监测有较强的实用性和较高的准确率,为后续开展齿轮箱健康度评价提供了新的方法和思路。     

基于局部聚类的特征匹配筛选算法

特征匹配是图像拼接中的关键步骤之一,基于最邻近与次邻近欧氏距离比值的匹配算法往往存在大量的误匹配,好的筛选算法可以降低误匹配率提高处理效率,因此对于此类算法的研究具有重要意义.早期的RANSAC算法是一种被广泛使用筛选算法,但其存在迭代次数不确定,对BA过程不友好等缺陷.本文提出了一种全新的基于局部聚类思想的匹配筛选算法（LCMF）.利用SURF和ORB提取特征点,使用最邻近算法进行匹配,之后利用LCMF算法进行筛选,实验表明,在使用ORB特征提取时,该算法可以获得较好的筛选效果.     

稳定高效混合技术在材料混合加工中的应用

一、什么是混合、搅拌,衡量搅拌效果的标准是什么?在各个领域的混合过程中。物质呈现不同形态(粉状、糊状、浆状、颗粒、泥状、油状及多种类型混合等)和质地(其中包含黏附性、腐蚀性等特性)。而最终产品通常需要多种不同材料和质地组合形成符合终端用户使用需求的产品。因此混合、搅     

介绍一种利用负压开闭的自动分风门

矿井主扇风机的分风门,历来多采用专用绞车牵引或手工操作使其开闭。我们参照吉林舒兰矿务局资料介绍的原理,设计了一套完全依靠风机运转时产生的负压开闭的风门装置。不需人工操作,也不需绞车牵引,能按照风机正常运转的需要自动开闭。这种装置简单、可靠,密闭性好,投资少。凡抽出式通风矿井的主扇风机房(采用反转反风     

基于SVM-BiLSTM-CRF模型的财产纠纷命名实体识别方法

裁判文书中的命名实体识别是自动化审判的关键一步,如何能够有效的分辨出案件的关键命名实体是本文的研究重点.因此本文针对财产纠纷审判案件,提出了一种基于SVM-BiLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用SVM筛选出包含关键命名实体的句子,然后将正确包含此类实体的句子转化为字符级向量作为输入,构建适合财产纠纷裁判文书命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络模型.通过构建训练数据进行验证和对比,该模型比其他相关模型表现出更高的召回率和准确率.     

等保2.0背景下新能源监控系统安防建设与实践

随着新能源电站监控系统功能与边界的不断拓展，传统相对粗放的网络安防措施面临诸多挑战。鉴于此，本次在充分调研的基础上结合等保2.0思想与“十六字”防护方针，提出构建“四位一体”的安防技术体系与“5-7-4”架构的安防管理体系。     

新能源行业频遭网络攻击情况的分析

电力行业作为关系国计民生的重点基础行业，肩负电力系统关键信息基础设施建设、运营及数据安全等多重使命，已成为国家级网络攻击的重点目标。而以风力、太阳能为代表的新能源发电系统作为未来新型电力系统的主力电源，保障其网络安全对保障电力稳定供应、维护国民经济稳定和国家安全具有重要意义。近期，欧洲多家风能公司遭遇网络攻击，涉及风电机组8000余台，严重影响了当地电力的正常供应和电力系统的稳定性。本文对近期所发生的针对新能源行业网络攻击的事件进行了简要分析，并为新能源企业在接下来的运维中提供一些应对措施。     

架空输电网覆冰预警系统的研究

针对电网覆冰对电网造成巨大损害,而目前没有较好的解决办法的问题,本文提出了一种新的电网覆冰问题解决方案,该方案首次把决策支持系统引入到电网覆冰预测中,通过记录大量的气象参数,对天气情况是否造成覆冰危害进行准确的预测,做到防患于未然,大大降低了覆冰的危害程度.