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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.
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   
3.
建立了激光冲击强化宏观有限元数值模型和细观参量演化数值模型,提出了激光冲击强化三维多尺度模拟方法,分析了激光冲击强化后Inconel 718高温合金残余应力、位错密度、晶粒尺寸的分布规律;考虑激光冲击强化所致残余应力和晶粒细化对疲劳寿命的影响,对Sines疲劳寿命准则进行修正,并进行了试验验证.结果表明:模拟得到试样表面光斑冲击范围内形成了不小于550 MPa的残余压应力,表层区域存在明显的位错增殖,局部晶粒尺寸可细化25%左右,模拟结果与试验结果基本吻合;采用修正Sines准则预测得到的疲劳寿命在3倍分散带内,说明该模型能够较好地预测激光冲击强化后Inconel 718高温合金的疲劳寿命.  相似文献   
4.
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   
5.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测.  相似文献   
6.
VIENNA整流器是一种高性能三相三电平整流器,不仅网侧性能优良,并且具有功率密度高、结构简单等特点。将模型预测控制引入了VIENNA整流器的电流控制当中,并针对传统模型预测控制计算复杂、开关频率不固定的缺点,提出了一种定频化的模型预测电流控制方法,通过优化价值函数、引入调制模块的方式固定开关频率,并实现网侧单位功率因数、输出直流电压稳定和输入电流正弦的目标。实验验证了所提方案的正确性。  相似文献   
7.
晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合.  相似文献   
8.
现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示:LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
9.
本文提出一种基于K-means聚类与机器学习回归算法的预测模型以解决零售行业多个商品的销售预测问题,首先通过聚类分析识别出具有相似销售模式的商品从而实现数据集的划分,然后分别在每个子数据集上训练了支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型,通过构建数据池的方式增加了用于训练模型的数据量以及预测变量的选择范围.在一家零售企业的真实销售数据集上对提出的模型进行了验证,实验结果表明基于K-means和支持向量回归的预测模型表现最优,且所提出的模型预测效果明显优于基准模型以及不使用聚类的机器学习模型.  相似文献   
10.
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算法将强化学习与生成对抗网络相结合,将GAN(Generative Adversarial Nets)中的生成器以及判别器分别构建为强化学习中Agent(生成器)以及奖赏函数.在训练过程中,将当前的真实能耗序列作为Agent的输入状态,构建一组固定长度的生成序列,结合判别器及蒙特卡洛搜索方法进一步构建当前序列的奖赏函数,并以此作为真实样本序列后续第一个能耗值的奖赏.在此基础之上,构建关于奖赏的目标函数,并求解最优参数.最后使用所提算法对唐宁街综合大楼公开的建筑能耗数据进行预测试验,实验结果表明,所提算法比多层感知机、门控循环神经网络和卷积神经网络具有更高的预测精度.  相似文献   
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