光纤通信网络中故障优化诊断方法仿真

在光纤通信网络故障诊断问题的研究中,为及时准确的诊断出光纤故障,对光纤通信网络故障的检测需根据光纤通光后的信号异常曲线变化,完成各种故障判断.但是,由于在长距离的光纤通信中,通光后的故障信号随着传输距离的扩大,会发生较大程度的衰减,造成故障信号曲线发生非正常形变.传统的光纤故障检测方法只能根据采集的信号的异常变化判断光纤故障,对于光纤故障信号的长距离衰减形变无法与正常故障信号进行区分,容易出现误判.提出一种利用光功率值监测方法的光纤故障诊断方法.根据OTDR发射的激光脉冲信号在光纤中的后向瑞利散射和菲涅尔反射对光纤通信网络的功率值进行监测,并将样本的光功率值数据进行均值化处理,获取准确的OTDR故障曲线,为故障点的定位提供准确的数据基础.综合OTDR接收到的反射光功率值变化情况,最终获取准确的光纤故障点的定位.实验结果表明,利用光功率值监测方法对光纤故障进行诊断,极大的提高了诊断结果的准确性,缩短了诊断时间.     

应用神经网络与声纹识别的锂电池运行状态预警

为了提高锂电池储能预警能力,结合边缘计算技术设计了一种锂电池储能预警系统。采用多模态锂电池声纹识别装置采集锂电池运行过程中发出的声音特征,并对声纹特征参数进行提取,计算出声纹信号的功率谱。在锂电池声纹识别装置中使用了FPGA芯片和硬件加速器,通过构建BP-SNN融合神经网络的故障预警模型结合反向传播神经网络与脉冲神经网络,利用特定的神经元模型进行时间信息的计算与传递,从而对锂电池监测数据的时间序列进行有效处理,提高锂电池故障预警能力。     

基于循环神经网络的电网故障智能告警信息分类研究

由于电网故障告警信息较为密集,现有方法没有考虑对数据离散化处理,导致增加分类算法难度,降低对样本分类能力.提出基于循环神经网络的电网故障智能告警信息分类方法.构建混合本体集成模型,利用基于本体的方法进行电网故障智能告警信息集成,对集成到的数据信息进行去噪、填补、离散化处理,获取优化的循环神经网络结构和参数,利用循环神经网络模型实现电网故障智能告警信息分类.结果 表明:所提方法得到的F1值和G-means值均要更高,分类耗时远远低于现有方法,分类平稳性较高,具有较好的实际应用价值.     

基于光功率值监测的光纤故障诊断方法

针对传统光纤故障诊断技术模型复杂,故障数据采集方法繁琐,模糊规则难以确定等问题,提出了基于光功率值监测的光纤故障诊断方法,首先针对光纤故障的特点,利用光功率的变化值描述光纤中不确定性故障信息,运用光功率的异常特征相关系数对故障的可能性进行规约;最后把规约后优化数据输入到BP故障识别网络中,采用最小二乘法与梯度搜索方法使网络的实际故障输出值与期望的输出值的误差均方值最小,完成对光纤不同故障状态的识别和诊断,实现远程数据采集与故障诊断.分析表明,改进方法能够实现光纤不同故障的诊断,有效地提高了光纤故障模式的识别能力.     

GIS/SCADA整合技术下光纤预警判定算法仿真

针对传统光纤预警方法忽略了噪声信号传输特征的获取,导致判定结果较差的问题,提出GIS/SCADA整合技术下光纤预警判定算法.根据相互独立和整合统一原则实现GIS/SCADA整合,利用双马赫曾德干涉仪构建光纤预警系统框架,通过调制效应完成对应光波相位的调制,根据噪声信号传输特征,使用倒数分析和特征选取,探测物理量的空间分布和时变信息,利用概率神经网络实现对待处理数据的分类,实现预警判断.实验结果表明,所提方法可以有效判定干扰信号类型,并抑制噪声信号,能够更好地实现光纤预警的判定.     

航行船舶的运动估计在海浪预报中的应用研究

研究航行中的船舶运动估计及时性不高的问题.由于在海上航行的船舶受海浪运动的随机性和多向性影响,船舶的运动估计信号较复杂且难于提取.传统的方法是从船舶的运动交叉谱中逐一计算提取运动估计信号,存在计算量过大不能及时预报海浪的问题.为解决上述问题,提出了最大似然估计法完成海浪及时预报.根据船舶运动是窄带平稳随机过程的特点,采集船舶的实时横摇、纵摇、垂摇运动时间序列,并将船舶的运动交叉谱作为约束条件,采用最大似然估计法提取出隐含的运动估计信号,避免传统方法对交叉谱的逐一大量计算,然后利用船舶运动估计结果完成海浪的预报.实验表明,提出的方法能够快速获取航行船舶的运动估计信号,可及时完成海浪的预报.     

高效的卫星用光纤陀螺组合状态监控系统

为了对卫星用光纤陀螺的运行状态进行实时监控,及时发现其因内部温度、光功率等变化而造成的故障,设计了一种高效的卫星用光纤陀螺组合状态监控系统:基于光纤陀螺波导的温度特性,实现了光纤陀螺的无硬件测温;通过提取光电探测器信号,实现了对光纤陀螺光功率的监测.搭建了基于现场可编程门阵列(FPGA)+控制器局域网(CAN)总线的光纤陀螺接口电路,将光纤陀螺状态监控数据同陀螺四轴角速度数据合并发送至星务主机,在实时采集卫星用光纤陀螺输出角速度数据的同时,实现了温度、光功率组合状态信息的监控.相比于传统光纤陀螺状态监控方法,组合状态监控系统无需额外添加测温器件,高效利用卫星用光纤陀螺的内部光路、电路实现温度、光功率传感,提高了系统的可靠性与安全性.     

基于便携式智能传感技术的配电设备监测及预警研究

针对数据提取粗糙,导致配电设备监测预警精度差的问题,将便携式智能传感技术中的光纤传感技术应用到配电设备监测及预警中。基于光纤光栅传感原理,解决光纤传感器温度应力交叉敏感问题,应用样本关联系数,粗略提取最初的振动时间段数据,应用支持向量机方法,提取配电设备监测数据细节,架构配电设备预警流程,完成基于便携式智能传感技术的配电设备监测及预警研究。以配电设备的电流波形与电压波形为实验指标,测试结果表明,监测结果与实际的波形相差较小,且添加故障后,震荡幅度较小,在配电设备正常时,完成配电设备监测及预警。     

基于OTDR和光功率测试的光纤故障监测应用方法

为了降低光纤光缆故障率和缩短光缆网络故障诊断时间,提出了一种基于光功率测试和光时域反射仪的光纤故障监测方法;利用光功率测试技术对光缆性能进行实时监控并预警光缆故障;分析光纤功率衰减的原因,计算得到光缆修理增加的长度,设计了修正故障地点的算法;当光缆网络发生故障时,利用光时域反射仪测试故障位置,并利用误差检测算法对电缆衰减进行分析排除,对故障地点进行故障位置修正以便快速抢修;结果表明,该方法可以降低光缆网络故障率,在故障定位中可以提高光缆故障定位的精度,计算的故障位置与实际故障位置的误差不超过10m,可以进行实时快速的维修,对于运营时间较长的光缆网络的效果更明显,具有较好的应用价值。     

融合振动数据和SCADA数据的风电机组齿轮箱故障预警方法

风电机组齿轮箱将机械能高速传输到发电机中，同时承受重载、制动器的瞬态脉冲和灰尘腐蚀，是风电机组中最易发生故障的部件之一。开发高效、准确的风电机组齿轮箱状态监测和故障识别方法可避免严重的齿轮箱故障，减少其造成的停机损失。提出了一种融合振动数据和SCADA系统数据的风电机组齿轮箱故障预警方法，该方法基于深度自编码器模型和统计过程控制图，首先将有限的振动数据通过小波变换和卷积神经网络转化为向量，和SCADA数据进行拼接，利用所有数据完成自编码器的预训练；随后改变预警模型输入，只接收SCADA数据，完成模型的后调优；然后根据自编码器模型的重建差，利用统计过程控制图预警可能发生的齿轮箱故障。基于真实的风电机组数据，该方法有效甄别潜在齿轮箱故障，并且性能优于对比方法，具有工业应用价值。