基于BP网络的高精度超声波液位计研究

分析了超声波速度在不同的传输介质、环境下的变化,以及由此导致的超声波回波测距时对液位测量的影响。实验得出超声波传播速度与温度、湿度是一个非线性函数,利用BP神经网络能很好地逼近非线性函数的特点,建立神经网络模型来逼近该函数,利用样本数据在Matlab环境下训练得出权值与阈值并保存留用。在应用系统编程时构造相同的BP网络,编写一个前向计算函数,即可获得系统当时环境下的超声波传播速度。应用该方法后,回波测距的精度提高了2到3个数量级。     

倾角传感器温度特性研究

倾角传感器广泛应用于航海、航天、军事等领域,但在恶劣的工作环境下,倾角传感器易受温度影响,存在零点和灵敏度温漂.以ADXL213倾角传感器为研究对象,研究了基于径向基函数RBF神经网络温度补偿方法,并对比BP神经网络建立了温度补偿模型.结果表明,RBF神经网络补偿效果和训练速度明显优于BP神经网络;补偿后倾角传感器轴向零点温漂和灵敏度温漂都降低了2个数量级,取得了良好的补偿效果.     

基于BPNN的超声波电动机转速控制与实验研究

为改善行波型超声波电动机因强非线性问题引起的转速跟踪准确性低和控制平稳性差等问题,设计了基于BP神经网络(BPNN)超声波电动机转速控制算法,并对设计算法进行了仿真分析;通过超声波电动机实验系统证明了该控制算法的有效性。研究结果表明,基于BPNN的控制策略可实现超声波电动机快速响应和高精度速度跟踪,控制误差小于2 r/min。     

超声波温度测量装置的设计与实现

为了实现高温烟气温度的实时在线监测,研究设计一种具有较高准确性和快速响应的超声波温度测量装置.它通过检测超声波在气体中速度的变化,实现对气体平均温度的测量.在模拟高温环境下,对所研制的超声波温度测量装置的可靠性和准确性进行了实验研究.试验结果表明,该装置在一定程度上克服了气流流动和介质参数变化对温度测量精度的影响.通过...     

基于Profibus-DP的具有在线补偿能力的热电偶温度监测系统

对热电偶的非线性误差补偿方法进行了研究,提出了一种基于Profibus-DP的新型热电偶温度监测系统,系统对热电偶采集从站的非线性误差在上位机进行在线补偿.Matlab编写的应用程序采用DDE协议实现与MCGS软件的数据交换,它从MCGS实时数据库获取训练温度样本集,并采用遗传算法训练建立的BP神经网络模型,利用训练好的BP网络对待补偿的温度数据进行校正,并把校正结果传递给MCGS在线显示.实验表明,补偿模型把补偿数据的最大相对误差从9.96%降低到1.40%.新系统减轻了热电偶从站的负担,具有模型可靠、实时性强、计算精度高等特点.     

改进AFSA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿研究

为减小温度对声表面波射频识别(SAW-RFID)湿度传感器测量精度引起的误差,需要对实测的湿度进行温度补偿。通过对人工鱼群算法(AFSA)中鱼群初始化方式、视野和步长以及拥挤度因子的改进研究,得到改进的AFSA。采用改进的AFSA对反向传播(BP)神经网络的初始权值阈值进行全局寻优,再用寻优后的权值阈值建立的BP神经网络对SAW-RFID湿度传感器进行温度补偿。最后将此方法建立的BP神经网络、传统BP神经网络和遗传算法神经网络(GA-BP)的性能及温度补偿结果比较。实验结果显示,改进的AFSA收敛速度快、寻优能力强,建立的网络模型能有效降低温度对湿度测量精度的影响,提高了湿度测量的精度。     

准抗毁化电源蓄电池SOC预测的GA-BP网络方法

针对蓄电池荷电状态的预测问题,从蓄电池荷电状态与其可直接测量的外特性参数之间不确定的非线性关系出发,依据BP网络映射功能使其可以以任意精确度逼近非线性函数、遗传算法的良好全局搜索寻找最优能力使其解决BP网络盲目选择初始权值、阈值的问题,并利用数值最优化LM算法训练BP网络使其解决BP网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题,提出了一种蓄电池荷电状态预测的遗传算法和BP网络相结合方法.设计了准抗毁化电源蓄电池荷电状态的BP网络和GA-BP网络预测模型.仿真结果表明,预测模型经过训练后,可以通过蓄电池的实时外特性参数预测蓄电池的实时荷电状态;GA-BP网络的收敛速度和预测精确度均优于BP网络.验证了GA-BP网络预测方法的有效性.     

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统 BP 神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt 算法的 BP 神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断.该算法通过优化 BP 神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度.通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径.     

基于BP神经网络的电力短期日负荷预测

在分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响的基础上,应用BP神经网络建立负荷预测模型,对输入负荷值进行归一化处理,网络的训练应用Levenberg-Marquardt算法,很大程度上提高了神经网络的收敛速度和预测精度.通过实例验证该方法可行.     

基于 ACO 优化 BP 神经网络的变压器热点温度预测

针对变压器热点温度预测精度问题,提出一种蚁群算法( ant colony algorithm,ACO)结合改进主成分分析法( improved principal component analysis,IPCA)优化 BP 神经网络的热点温度预测模型。 首先采用 IPCA 去除数据冗余信息,并解决参数间 相关性问题,提高网络泛化能力。 为了避免 BP 神经网络容易陷入局部最优和收敛速度慢,利用 ACO 优化网络权值和与阈值, 加快算法速率,提高预测精度。 通过变压器温度实测数据验证,预测结果中的 mae、mse、mape 指标分别为 0. 065 7、0. 006 7、 0. 44%,预测精度和网络性能优于 IEEE、BP、IPCA-BP 模型,从而验证所提模型的有效性和可行性。     

浅议蓄电池选购、验收、使用和维护

本文从蓄电池的选购、验收、使用和维护的角度对提高蓄电池系统安全进行探讨。     

具有智能化特征的安全稳定分析与控制决策技术

安全稳定预警与控制辅助决策是智能电网调度技术支持系统不可缺少的应用类功能。在分析安全稳定分析与控制决策计算工作特点的基础上,提出安全稳定分析与控制决策支持智能化的主要特征：自动化和自适应性。介绍了自动化的安全稳定分析计算技术,包括输入数据准备、任务执行和输出结果的自动化处理;阐述了自适应电网运行工况、外部环境和硬件运行状态的安全稳定分析技术,包括调整应用功能的输入数据和妥善处理安全稳定性交互影响,以及根据分析计算任务要求动态优化调度计算资源。这些技术已用于安全稳定综合防御系统,提高了分析结果的适应性和分析计算的效率,在电网运行规划、计划安全校核、超短期安全态势预测、调度操作安全校核和在线分析与控制等电网调度运行管理中发挥作用。     

温湿度远程测控系统设计与实现

针对阵地温湿度检测实际情况,设计了这套阵地温湿度远程测控智能系统,详细介绍了系统硬件和软件的设计方法。该系统能自动监视阵地温湿度变化,实时与预先设定的温湿度参数值进行比较,并驱动相关驱动设备,使阵地温湿度保持在一定的范围之内。远程测控系统使用了CAN总线技术,增强了系统的可靠性。该系统已成功应用于阵地温湿度监控,从实际应用情况来看,系统不仅在信息传输的安全性、准确性和实时性方面均能满足控制的要求,而且具有很高的可靠性。     

SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置

针对目前电网中性点装设消弧线圈存在的不足,四川电器有限责任公司开发出了SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置.……     

中国与巴西输电塔及基础设计比较与分析

介绍巴西输电塔及基础的设计特点,并从设计条件、铁塔外形、设计规范、基础型式等方面梳理分析巴西与中国杆塔及基础设计的差异及其原因,可为涉外输电工程的设计提供参考。     

自主可控特高压直流控制保护系统设计与研发

针对特高压直流输电工程,本文设计并开发基于自主可控平台的特高压直流控制保护系统.首先,分别设计自主可控控制保护系统的软、硬件平台,并将平台自身特点与特高压直流输电系统要求相结合,设计可靠的冗余通信方式和完备的主机状态监视功能.然后,在自主可控平台上设计特高压直流控制保护系统,并开发功能样机.最后,在基于实际工程参数的实...     

失步、振荡对运行发电机及系统的影响及防御措施

一台并在无穷大容量电网的同步发电机受突然短路骚扰而造成失步。假定发变组外部某点处发生突然短路。短路前发电机工作点,过渡到短路时的特性曲线点上,由于发电机输出功率减少,阻力矩减少,转子开始加速,功角开始增大。当短路切除后,可是此时发电机输出功率输入功率,则转子开始减速。由于转子储藏了动能,转差率较大,故功角继续增大,功角δ随着时间不断增大,最后造成发电机失步,失步可导致系统产生振荡。     

灰渣综合治理及利用的途径和对策

燃煤电厂每年排出的大量粉煤灰，如不及时进行治理，使之成为废物造成污染，不仅影响安全发供是，还给城市环境和人民生活带来危害，同时也造成对资源的极大浪费。作为成都热电厂技改项目的嘉陵成都电厂至2000年6月投产发电后，在该厂原老厂及华能机组所排粉煤灰的基础上又随之增加约50万t位的灰渣排放量。由于地处中心城市，附近又不能同其它火电厂一样，找到合适的储灰场，每天排出的灰渣必须就地消化。因此，寻求搞好灰渣治理和综合利用可持续发展的途径和对策，是保证机组安全运行和保护环境的一件必不可少的重要课题。     

Conventional and recommended arc power and energy calculations and arc damage assessment

The costs associated with fires initiated by arcing faults depend on the extent of the damage. In some cases, costs have exceeded $100 000 000. The personal losses associated with a serious injury or fatality are incalculable. When an arcing fault occurs, qualified in-house personnel and/or professional consultants try to determine the factors involved in the fault's initiation. Investigators also serve as expert witnesses in any pending lawsuits related to the accident. In fact, the growing interest in accident investigation has led to the establishment of an IEEE workgroup in forensics. Even with sophisticated techniques like scanning electron microscopes used to provide magnified photographs of arc damage, only a limited amount of applicable technical information on arcing faults exists for reference. Much of the engineering reference information on calculating arc currents and assessing arc damage is 25-50 years old. Recent papers by the authors discussed calculating arc currents. This paper presents a method to determine the power released by a single-phase-to-ground arc and provides graphs for quick reference. Commonly used methods for calculating arc power and energy and quantifying damage are also discussed. The recommended and conventional methods are used to determine arc energy and to identify the damage threshold in a typical system and the results are compared.