基于集成学习的高压直流输电系统故障诊断

以某西南电网变电站出现的4种故障的实测数据作为数据集,针对高压直流输电(high voltage direct-current, HVDC)系统的故障诊断设计出一种基于集成学习(ensemble learning, EM)的故障诊断方法,显著提升了故障诊断的速度、精度和鲁棒性。首先,对4类故障数据进行数据预处理,同时对故障数据的特征进行提取并完成训练,使用故障数据标签对故障数据集进行均分权重。然后,计算当前弱分类器对带权重数据集的分类误差,并计算当前分类器在强分类器中的权重。最后,更新训练样本权值的分布得到强分类器,根据训练好的模型对不同数据集下的故障类型进行辨识实验。通过与BP神经网络故障诊断模型对比,所提出的方法在多组测试中可以达到89%以上的诊断准确率,错误率较低并且鲁棒性强,有利于HVDC系统的故障识别和快速诊断。     

动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型。利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性。     

动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法.利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力.将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型.利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性.     

基于改进GoogLeNet的小电流接地系统故障选线方法

针对传统小电流接地系统故障选线方法准确率低、鲁棒性弱的问题,文章提出一种基于改进GoogLeNet的小电流接地选线方法.首先,利用小波变换将零序电流信号映射为二维时频图,制备小电流接地数据集;然后,在GoogLeNet网络基础上通过迁移学习共享已训练模型权重来提高原网络检测精度;其次,在原网络全连接层前通过引入Batc...     

不均衡数据集下基于生成对抗网络的改进深度模型故障识别研究

由于传统轴承故障诊断方法依赖于信号处理能力且模型泛化能力差的问题,提出一种不均衡数据集下基于深度对抗网络的故障诊断方法,该方法首先通过构建小样本训练集进行生成对抗网络训练,将生成样本加入到原始小类别样本训练集中,得到样本训练集,降低不同类别样本的不平衡性;然后引入深度学习的模型优化技术,提出适合轴承故障诊断的深度卷积神经网络模型,该模型直接作用于训练样本集,自适应地从原始数据中逐层学习故障特征,实现不同故障的准确识别;为了增强诊断系统最终分类预测的准确性,引入Focal损失函数对分类层进行故障识别。大量的定性定量实验表明,所提的改进网络在检测率与误检率方面均优于现有的其他深度模型,并且拥有较快的收敛速度与泛化能力。     

基于遗传算法改进极限学习机的变压器故障诊断

针对变压器故障的特征,结合变压器油中气体分析法以及三比值法,提出了基于遗传算法改进极限学习机的故障诊断方法。由于输入层与隐含层的权值和阈值是随机产生,传统的极限学习机可能会使隐含层节点过多,训练过程中容易产生过拟合现象。该方法运用遗传算法对极限学习机的输入层与隐含层的权值与阈值进行优化,从而提高模型的稳定性和预测精度。将诊断结果与传统的基于极限学习机故障诊断进行对比,结果表明,基于遗传算法改进极限学习机变压器故障诊断的精度更高。     

基于WDCNN SVM深度迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法*

针对在使用深度学习对燃气轮机转子故障诊断过程中,因振动信号样本中正常运行数据多、故障数据少而使得模型故障诊断准确率低的问题,提出了一种采用深度迁移学习对燃气轮机转子进行故障诊断的方法。首先,使用典型行业样本数据集预训练第一层宽卷积核深度卷积神经网络（WDCNN）模型,给予模型初始的权重。其次,在源域中,使用某型燃气轮机试车获得的大量正常运行样本更新WDCNN模型的权重;在目标域中,利用源域训练的卷积层提取燃气轮机的正常和故障数据样本特征,然后使用支持向量机（support vector machines, SVM）进行分类识别,从而达到燃气轮机故障识别的目的。试车数据实验结果表明,该方法能够实现96%的识别准确率,验证了将轴承数据集预训练的深度学习模型迁移到燃气轮机转子领域进行故障诊断的可行性。     

基于KPCA和KFCM集成的汽轮机故障诊断

为了提高汽轮机故障诊断的正确率和鲁棒性,提出一种基于核主元分析(KPCA)和模糊核聚类(KFCM)集成的汽轮机故障诊断方法.该方法针对汽轮机故障数据高维非线性的特点,采用核主元分析方法对故障数据进行特征提取,提高了神经网络的学习效率和精确度.然后由训练样本集相互独立地训练出多个神经网络,对其编号并按顺序将网络输出构成输出矩阵,再采用模糊核聚类算法对输出矩阵进行分析并对所有个体网络归类,计算所有类别中每个网络在独立验证样本集上的泛化误差,最后分别选取每个类别中泛化误差最小的个体网络作为这一类的代表进行相对多数投票法集成.实验结果表明,即使在学习样本较少的情况下,该方法也能取得较好的故障诊断效果.     

基于RST-SOM的高压断路器故障诊断

由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构,在工程实践应用中表现良好。     

粗糙集神经网络故障诊断系统的优化方法研究

神经网络的联想能力不足影响它在故障诊断中进一步应用，该文根据粗糙集理论擅长于处理不完整小样本数据的优点，提出了使用粗糙集理论优化BP神经网络故障诊断系统的基本策略，构建了优化的粗集神经网络模型。通过对轴承故障数据和磨削工况分析表明，使用该模型可以有效地减少输入层神经元的个数，改进网络内部结构，提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率，在故障诊断中有良好的应用前景。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

基于熵权的TOPSIS核一级锻件质量评价方法的探究

全面、客观地对核一级锻件质量状况给予综合性评判,建立一套适用于锻件质量评价的方法体系很有必要。根据影响核一级锻件质量的制造工艺和成品质量检验,分析了影响锻件质量的主要工艺参数,建立了锻件质量评价的指标体系。在此基础上,探究了基于熵权的逼近理想解排序（TOPSIS）法的特点,建立了相应的评价模型,并将该模型应用于核电站反应堆堆芯筒体锻件的质量评价,获得了堆芯筒体质量状况的优劣排序。研究结果表明：TOPSIS法可有效、科学、客观地评价核一级锻件质量状况,且便于操作、易于推广使用。