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电网故障诊断中交叉数据模式识别问题占据重要位置,传统的人工智能方法处理效果不甚理想。提出运用改进极限学习机进行故障诊断的算法,随机选取输入权值向量和隐含层的偏差,并且利用最小二乘法分析计算输出权值,以达到提高故障诊断容错性的目的。仿真结果表明:在保护动作信息不完备的情况下,该算法的故障判断准确性明显优于BP神经网络,该算法对存在一定错误数据的故障信息也具有良好的识别能力。 相似文献
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采用共混改性的方法,先以石墨烯粉体与聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)共混挤出制备石墨烯母粒,再以石墨烯母粒和PET切片共混纺丝制备石墨烯改性PET纤维,研究了石墨烯粉体在石墨烯母粒中的过滤性,以及石墨烯添加量对改性PET纤维的机械性能、取向度以及抗静电性能的影响。结果表明:石墨烯粉体在母粒中质量分数为5.0%时具有较好的过滤性能;石墨烯的引入会降低PET纤维的强度,但随着石墨烯粉体添加量的增加,可以增强改性PET纤维的力学性能,同时可以提高纤维的整体取向性和抗静电性能,且拉伸倍数的增加也可以有效地提升改性PET纤维的抗静电性能;在石墨烯粉体质量分数为1.0%、纤维经3.8倍拉伸时,石墨烯改性PET纤维的断裂强度为2.8 cN/dtex,断裂伸长率为46.2%,取向因子为0.92,体积比电阻为3.29×10~7Ω·cm。 相似文献
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