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风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。 相似文献
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基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的故障诊断作为一种新的智能诊断技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例发现新问题的解。概述了CBR的理论基础和基本原理;从工作过程和集成框架两个方面综述了CBR故障诊断技术的研究现状,其中工作过程包括案例的表示、检索和重用,以及案例库的维护,集成框架包括CBR与基于规则推理、CBR与人工神经网络以及CBR与多智能体等三种情况;比较了六种故障诊断技术的特点及应用范围;总结了CBR故障诊断技术有待解决的问题。 相似文献
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提出了基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法,极大地提高了优化效率。利用成形状态函数,成形质量函数和学习律函数构建工艺参数优化的迭代控制模型。将该模型应用到拉深筋阻力值优化中,利用有限元模拟代替很难显示表达的状态函数,预测给定工艺参数方案下板料成形后的应力应变状态。根据单元的应变状态,定义拉深筋线段的局部缺陷程度为成形质量函数,评价拉深筋周围的成形质量好坏。学习律函数不仅参考拉深筋段周围的成形质量偏差确定拉深筋阻力值的改变量,同时还能智能更新学习增益修正拉深筋阻力值的改变幅度,加快了优化收敛速度。通过门内板的算例,证明了该拉深筋优化算法的快速性和实用性。 相似文献
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以塑性成形理论为基础,通过分析汽车覆盖件成形过程中工艺参数对成形缺陷的影响规律,建立了工艺参数优化规则,即工艺参数与成形缺陷之间的数学关系。以消除成形缺陷为目标,采用优化规则定量计算工艺参数优化过程中的迭代增量,提出了一种新的汽车覆盖件成形工艺智能优化方法。以拉深筋优化为例,探讨了拉深筋在板料成形工艺中的影响规律,建立了与距离、方向和进料阻力等因素相关的拉深筋优化规则。将提出的智能优化方法用于优化整体侧围和翼子板拉深成形模具的拉深筋,在完全摆脱人工经验的情况下自动对拉深筋进行分段,经过4~5次迭代即获得了优化解。 相似文献