基于时变电阻的特高压输电线路合闸过电压研究

输电电压等级的提高,对操作过电压允许值的要求更严格。在分析现有限制过电压措施不足的基础上,提出一种操作过电压灵活限制措施。通过采用时变非线性电阻作为合闸电阻及合理的切换策略,限制操作过电压。以晋东南—南阳—荆门1 000 kV特高压交流输电试验示范工程为例,利用PSCAD/EMTDC电力系统仿真分析软件对空载线路合闸过电压进行了仿真分析。结果表明,使用时变非线性合闸电阻时,可将操作过电压限制在允许的范围之内,有效避免切换引起的冲击,并取代了对多级合闸电阻的多级断路器分、合闸繁琐的控制。     

基于模糊神经网络的故障诊断方法及应用

本文在变压器色谱分析数据的基础上,将模糊理论和神经网络引入电力变压器故障诊断中,提出了新的故障诊断方法,设计了故障综合诊断模型.仿真表明该方法是一种有效可行的方法,提高了故障的识别率,具有实用价值.     

模糊-灰色关联-神经网络故障诊断方法研究

提出模糊-灰色关联-神经网络这一故障识别方法，通过将模糊理论和灰色关联度相结合，形成所提取故障特征值的模糊关联度，将模糊关联度作为神经网络的输入量进行变速箱故障种类的识别。实现了针对在不同工作状态下的故障识别，为实现故障智能化诊断提出了一和综合性神经网络故障诊断方法。     

基于改进BP神经网络的故障诊断方法

对于常规BP神经网络,其收敛过程存在两个很大的缺陷:收敛速度慢;存在所谓"局部最小值"问题.文章采用了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练,建立了智能诊断模型,并应用于某型坦克发动机的故障诊断,测试结果表明该方法相比常规BP算法能够更有效诊断发动机油路和气路的故障,从而为故障诊断及判定的自动化提供了一个新思路.     

特高压直流输电线路架线技术分析

对直流输电进行了简要介绍,分析了特高压直流输电线路架线的不易之处,并阐述了架线要求.     

特高压输电线路通道清理研究

随着我国经济的快速发展,特高压线路建设规模不断扩大,通道清理与环境保护的矛盾日益突出。现以溪洛渡左岸一浙江金华±800kV特高压直流输电线路工程为实例,对线路通道清理提出了建议。     

一种特高压输电线路带电绝缘子检测机器人

随着电力行业的发展,特高压输电线路的建设和运行变得越来越重要。绝缘子作为输电线路的重要组成部分之一,其绝缘性能容易受到各种因素的影响,从而导致事故的发生。目前,传统的人工停电检测绝缘子的方法存在工作量大、危险性高等问题。因此,研究一种特高压绝缘子检测机器人具有重要的意义。文章提出一种特高压输电线路绝缘子检测机器人的设计方案,并对其关键技术进行详细的讨论和分析。实验结果表明,该机器人具有良好的检测效果和高度的可靠性,能够有效解决特高压绝缘子的检测难题。     

特高压直流输电线路对飞机导航台的影响分析

特高压直流输电线路具有铁塔高、电流大的特点,而导航台为了给飞机提供准确的方位和距离,对周边建筑物高度及电磁环境都有严格要求。鉴于此,对特高压直流输电线路毗邻导航台时的影响进行了专题分析,并采取类比测量的方式进行了验证。     

基于模糊决策树的神经网络及其在故障诊断中的应用

本文提出一种基于模糊决策树的神经网络拓扑结构的选取以及权系数，阈值的初始化方法。经理论分析该方法适用于处理不确定，噪声干扰，界限模糊的数据，经计算机仿真实验和论断实例分析，证明该方法能有效地提高神经网络训练收敛速度和分类精度。     

基于知识与模糊神经网络的故障诊断专家系统

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计构造了诊断专家系统的整体框架,在框架中体现了在任务工机控制下,规则符号推理和模糊神经网络推理综合诊断的思想。知识库是诊断专家系统的核心,在本系统中定义了广义三层规则库结构,即元规则、故障诊断规则、结论合并规则。Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器实现专家系统中的分类和综合功能,并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。本文为旋转机械故障诊断专家系统     

基于模糊神经网络的气体密封故障诊断

针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足,利用模糊神经网络处理问题的能力,综合多种密封参数的信息,建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统,提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数,并确定各个参数的隶属函数;通过大量的历史数据、MAT-LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值,建立5种密封状态的输出模式;通过隶属函数实现输入样本的模糊化;通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构,利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了建立的模糊神经网络的实效性。     

基于模糊神经网络的航空发动机故障诊断研究

提出了一种基于模糊神经网络的航空发动机故障诊断方法 ,介绍了该方法的原理及实现算法 ,并利用某型发动机地面定检状态实测的数据作为样本数据 ,建立了基于模糊神经网络的航空发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识 ,结果表明该方法具有学习速度快、诊断精度高等优点。可用于航空发动机及其它装备的故障诊断。     

基于规则的模糊神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的模糊神经网络专家系统诊断方法,该方法采用了广义三层规则库结构及推理机制,把Ｒｕｌｅ型的模糊联想记忆器作为专家系统的分类和综合算法,使基于规则的知识处理方法与模糊神经网络有机地结合在一起。并讨论了模糊神经网络输入和输出模糊化的问题。为旋转机械故障诊断专家系统提供了一个易于实现的框架结构。     

基于模糊神经网络的直流电网故障诊断研究

介绍了模糊规则网络的原理,给出了神经网络模型在故障诊断过程中的学习算法,并将其应用于直流电网的故障诊断。结果表明：用模糊神经网络技术能够及时准确地对机器进行故障诊断,具有良好的应用前景。     

基于模糊神经网络的汽车液压泵的故障诊断研究

为了达到准确地对汽车液压泵进行故障诊断的目的,深入地研究了模糊神经网络在故障诊断中的应用.首先,分析了模糊RBF神经网络模型以及对应的算法流程;接着,根据汽车液压泵所存在的故障建立了故障诊断的数据样本对模糊神经网络进行训练;最后,利用训练后的模糊神经网络对汽车液压泵进行故障诊断,结果表明,模糊神经网络具有非常高的故障诊断效率.     

基于组合式模糊神经网络的旋转机械故障诊断模型

针对旋转机械故障所具有的层次性、相关性和模糊性的特点,提出１种基于组合式模糊神经网络的旋转机械故障诊断模型。它由第１层的决策模糊神经网络和第２层的多个诊断模糊神经网络组合构成,依据大隶属度优先为真原则进行推理,按推理的过程和隶属度的大小给出可能的故障结果及相应的隶属度值,供现场工程技术人员结合辅助故障特征参数等进行进一步的联想推理,得到最终的故障诊断结果。实验研究结果表明,该系统可以有效地对具有模     

基于模糊神经网络的汽轮发电机组振动故障诊断

利用模糊系统和神经网络的优势,构造了一种改进模糊神经网络模型,该模型由四层组成。改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度。采用此算法对于实际汽轮发电机组振动故障实例进行诊断（诊断结果与某改进BP网络进行比较）,证明了该模型是行之有效的,并具有较强的故障识别能力。     

基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断研究

将模糊控制和神经网络理论相结合,通过遗传算法对其参数进行优化,有效地解决了常规模糊理论不能自学习和神经网络算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真,实例仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,故障诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。     

基于神经网络的特高压双端故障测距方法研究

特高压输电网跨越我国各地,途经地形复杂,在输电过程中,电网系统一旦出现故障,排障将成为较大难题,所以加强特高压输电网系统故障预测,提前遏制输电过程中可能发生的故障问题成为当前电力公司关注的重点。现首先分析了神经网络的相关概念,并基于神经网络的故障测距法进行了仿真实验。