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1.
油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度. 相似文献
2.
以广东部分山地丘陵为研究区域, 分析了数字高程模型AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的高程精度。利用车载动态PPP技术对沿广州、惠州、韶关、清远约730 km的线路进行了数据采集, 并由CSRS-PPP定位服务系统解算得到动态点的WGS84坐标, 再通过重力场模型EIGEN-6C4将动态点的大地高转换为正常高, 最后对3种数字高程模型进行高程检核。结果表明: AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的平均误差分别为0.55、0.17、1.59 m, 均方根误差分别为3.78、5.84、8.88 m。3种数字高程模型的平均误差在不同海拔区间差异明显, 其中AW3D30在不同海拔区间的平均误差振幅相对较小, 在2.18 m以内; SRTM3 V4.1的平均误差与海拔为负相关关系, 平均误差随着海拔的升高由正值逐渐转为负值; ASTER GDEM V3的平均误差在(0 m, 250 m]海拔区间为2 m左右, 在(250 m, 800 m]区间为-2.28 m。AW3D30的均方根误差与标准差整体上随着海拔的升高而减小, SRTM3 V4.1随着海拔的升高而增大, ASTER GDEM V3无显著规律, 在(100 m, 250 m]区间优于7.69 m, 在其余区间优于9.86 m。 相似文献
3.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
4.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
5.
针对现有的仿下颌机器人仿生性不足,提出一种绳索驱动的仿下颌机构.首先,基于人体口颌系统冗余驱动特性、肌肉单向拉力的特性以及咀嚼肌附着点位置,进行仿下颌机构设计;该仿下颌机构采用6根绳索仿人体口颌系统的三组主要咀嚼肌(咬肌、颞肌和翼外肌),采用一对点接触高副仿人体口颌系统的颞下颌关节;然后,分析机构和推导运动学方程与雅克比矩阵;接着,为研究绳索的这种单向力特性与位形之间的关系,对该机构进行了力封闭空间分析;最后,在Adams中建立仿真模型,进行下颌功能运动(开闭运动、前后运动、侧方运动)的轨迹规划,分析绳索长度变化与人体咀嚼肌伸缩的相似性. 相似文献
6.
7.
输油泵机组作为管道输油系统的主要设备,其运行状态影响着油田正常的生产。传统的针对泵机组的“预防为主,计划检修”检修模式由于缺乏实时性、灵活性,已无法满足设备安全稳定运行的要求。基于这种缺陷,通过“预测性维修”的方式实时掌握输油泵组运行状态趋势能够及时察觉设备故障,为企业计划性备品备件、提高生产效率、确保生产安全提供有力保障。因此,本文提出了一种基于ARMA模型的输油泵振动特征值趋势预测方案。通过对某输油站车间输油泵进行在线监测,得到测点振动信号特征值的历史数据。使用历史时间数据进行建模,进行当前时间数据预测。通过实际数据与预测数据对比,发现ARMA模型可以较好地拟合输油泵振动信号特征值,满足当下预测趋势的需求。该方案较于其他传统趋势预测方法准确率高、计算迅速、易于理解,填补了输油泵振动信号趋势预测方面的空白。 相似文献
8.
为了提高渐开线齿廓谐波齿轮的啮合性能,利用柔轮装配变形的包络精确算法获得了设计截面内共轭齿廓离散点,基于渐开线特征对共轭齿廓离散点拟合,得出刚轮渐开线齿廓.考虑柔轮锥度变形的影响,建立了侧隙优化控制模型,对不同径向位移下柔轮截面的变位系数进行了优化.部分柔轮截面在减小齿廓工作段高的基础上再选择合理变位系数,设计出满足空间啮合要求的渐开线齿廓谐波齿轮,并通过运动仿真分析对设计结果进行了验证.结果表明,相对于设计截面,最大径向位移增大的截面通过减小变位系数可避免干涉,最大径向位移减小的截面通过增大变位系数可获得良好啮合性能;变位系数调整量与该截面至设计截面间的距离成近似线性关系.对最大径向位移减小幅度较大而引起干涉的柔轮后端截面,需减小柔轮齿高并合理改变变位系数,才可获得良好的啮合性能.相比平面齿廓,所设计的空间齿廓能增大啮合区间和齿廓接触面积,较大幅度提升传动性能. 相似文献
9.
滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 (autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique, 简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。 相似文献
10.
针对车身三维模型中焊枪头与焊点附近的钣金件之间空间间隙检查过程复杂、检查结果不准确等问题,提出了焊枪头与钣金件空间间隙的自动检查方法。在特征识别算法和包围盒技术的基础上获得焊点特征、钣金件特征和螺母特征等分析要素;基于三维模型的投影算法和距离测量算法计算钣金件的拓扑面与虚拟焊枪之间的距离,与安全阈值比较,筛选出与焊枪发生干涉的危险平面、孔和螺母;对焊接空间不足的焊点进行标注并截图。利用二次开发环境所提供的函数库编程实现了上述算法,通过运行实例以及企业的实际使用,验证了自动检查系统的可行性。 相似文献