模糊数据融合算法在设备状态监测中的应用

在对设备进行状态监测时,常采用传感器固定阈值检测法实现对设备的故障监测。为了克服该种方法所引起的信息损失问题,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合监测方法,将监测设备的多个传感器所获取的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。实验表明:该方法优于传统的设备故障监测方法。     

异构信息融合在风电设备状态多准则评价中的应用

针对风电企业中设备维护数据分散且知识结构互异,难以综合判断设备整体状况的问题,提出了基于本体的多源异构信息融合方法以实现设备健康状态的多准则评价。该方法将各数据源的知识以扩展公共本体的形式进行建模,构建全局查询的沟通机制;再基于多源异构的设备状态数据进行多准则评价,最后得到的量化评估结果可以反映设备的整体健康状态。此方法可以融合企业中多种形式的数据,对企业已有维护系统的干扰小,数据维护成本低,能为企业制定维护计划提供决策依据。     

通信动力环境下电网运行状态在线自动监测技术研究

为了提高在监测电网运行状态过程中识别状态异常数据的能力，降低能量开销，延长电网的运行生命周期，提出在通信动力环境下基于分层协同的电网运行状态在线自动监测技术。首先根据测量数据在采集终端的特征分布，构建测量数据的二维特征分布集，使用高维结构数据重组，得到电力大数据分布参数集。在发电、输电、变电、配电、用电及调度等环节中进行电网运行状态特征估计，完成电网运行状态数据特征误差补偿。根据收集的大量电网运行状态数据，采用分层协同调度方法实现电网运行状态特征的多维度检测和参数提取。根据电力系统收集、传输的测量数据的状态特征提取结果，采用主成分分析与小波变化结合的方法实现对电网运行状态特征预测和自动监测。实验结果得知，采用该方法进行通信动力环境下电网运行状态检测，识别状态异常数据特征强，且能量开销低，在4 kJ左右，通信动力环境下电网运行生命周期较长，达到158 000 h以上，电力数据传输和调度能力较强，对于用电特征及高频波动分量监测的泛化能力较强。     

基于Bi-LSTM的家庭用电量预测

电网智能化升级改造将传统电网与先进的信息、智能技术相融合,实现电力行业的根本性变革。智能电表是智能电网系统中收集用户用电信息的代表性边缘设备,当前智能电表收集的用电量数据存在维度低、波动性强等特征,造成对未来用电情况难以预测的问题;同时对于未来边缘设备端用电量的预测,其他相关特征信息的不可得,此时研究基于单变量特征的用电量预测至关重要。为此,提出一种基于双向长短期循环记忆循环神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的单变量家庭用电量预测模型,Bi-LSTM模型能够充分利用上下文的信息实现更准确的预测效果。通过西班牙某市真实的智能电表数据对提出的模型进行了验证,实验结果表明,该模型的预测性能相比传统LSTM、SVM方法有进一步的提高。     

基于CS5460芯片的智能家居用电监控装置设计

随着近年智能电网与阶梯电价理念的提出,科学用电已经越来越受到居民的重视。电力系统中实时监控、采集电力参数是实现智能家居的重要环节,快速准确地采集用电系统中各用电设备的电参数(电压,电流,功率,功率因数等)是实现智能家居不可或缺的重要因素。提出了一种基于SOC系统的用电监控装置,可对用户用电量进行实时监控,同时,利用wifi技术传入网络平台上,该平台上可以将所有电器的耗电数据收集到服务器中,进行监控。而后,通过wifi无线网络控制电器,从而达到节省家庭电费的效果,同时,网络平台也可以将数据传给电力系统中,对数据进行分析,得到各个用户家庭用电情况,采取相应措施,最终达到节能效果。     

水泥企业能源量计量系统应用开发

水泥企业要求监测主要加工设备的运行工况,并在线计量其用电量。采用组态王及EDA9033A智能模块,基于RS-485总线,设计了水泥企业设备状态监测和电量计量软硬件系统,能够在线监测设备工况、采集用电量并进行存贮和处理,具有基于B/S的远程访问功能。该系统经实验,证明已经能够满足水泥企业用电量在线计量要求,具有准确、实时和便于使用特点。     

电力系统状态估计多算法融合

为解决复杂电网大数据背景下单一算法难以满足状态估计要求的问题,提出一种电力系统状态估计多算法融合系统。基于数据融合思想,将加权最小二乘法、快速分解法、量测状态变换法与Sigmoid函数法相互融合实现电网状态估计,支持串行融合模式和并行融合模式。实验结果表明,融合算法使得估计结果保留了各自算法的优点,避免了单一算法的缺点,提高了状态估计的精度和效率。     

基于信息融合的煤层自然发火监测系统研究

针对目前我国在矿井火灾预警系统检测处理数据不可靠等问题,以单片机作为中央处理器,基于模糊信息融合理论,应用多传感器对煤层自然发火的指标气体和参量进行监测,将监测设备的多只传感器所获得的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。该系统利用信息融合技术对各种参量进行融合运算和决策,实现了煤层自然发火的早期预测预报,实验结果表明：基于信息融合的煤矿火灾预警系统识别准确率与可靠性大大提高。     

基于ZigBee的数据机房能耗监控系统设计

伴随移动互联网业务呈现的多样化发展,互联网企业规模在不断扩大,数据机房的设备数量也在急剧增加。基于机房配电室能耗监控管理系统的不足和发展现状,采用ZigBee技术和Web技术把机房能耗监控管理系统网络与外界网络进行连接来监控计算设备、网络设备、存储设备等数据机房用电设备的工作状态,以达到实时掌握机房用电量和用电状态的目的,为降低能耗和保障设备安全运行提供必要的数据基础。机房内部采用ZigBee技术无线组网,汇集的机房设备、电表数据通过中央控制器和Web服务器为远程用户提供Web页面形式的呈现,最终达到远程实时监控数据机房用电状态的目的。     

临时用电配电箱系统智能化升级方案研究

为了增强临时用电的智能化管控能力，提出了基于云计算和移动技术的智能配电箱系统的设计方案，搭建了五层技术架构，基于移动互联网构建了临时用电配电箱设备，对接云计算平台进行大数据的存储、计算和访问，开发了硬件和移动端业务应用，实现了数据的自动采集、远程监测、控制和分析，系统性能访问速度小于1 s,验证了该技术架构的可行性，为配电箱智能化升级提供了解决方案，降低企业数字化转型成本。     

基于智能家居的家庭用电监测系统设计

文中探讨了基于智能家居系统的家庭用电监测系统方案的设计。采用基于云服务架构的智能家居物联网系统架构,通过智能家居网关实现智能电器和智能电表用电数据的汇聚和对智能家电设备的远程控制能力。能耗管控业务作为云端业务部署,提供融合异构数据的数据总线能力。针对单一电器和电表数据,能耗监测模块支持独立数据采集和负荷分解算法,为全屋家电能耗监测管理提供精细化数据支持。     

导弹发射装置分布式监测诊断系统

为了满足复杂装备监测与诊断的需要，基于分布式智能思想，采用无线通信技术和信息融合技术设计了一种导弹发射装置分布式监测诊断系统。该系统采用二次调制／解调方案，通过无线数据传输方式实现了上位机与下位机之间数据的可靠传输；采用多传感器数据层、特征层和决策层信息融合方法，大大提高了状态监测和故障诊断的精确性和实时性。     

关联数据的自动语义融合方法研究

研究关联数据的自动语义融合方法,提高关联数据的语义融合程度.利用传统算法进行数据的自动语义融合,往往只能针对同一知识单元的数据进行融合,假设待融合数据为不同知识单元、不同属性的关联数据,则数据间的语义融合很难实现.为此,提出基于概念关联性和重要性度量算法的关联数据的自动语义融合方法.针对关联数据的自动语义进行关联度计算,为避免对高端语义判别错误,采用语义概念相关性进行语义筛选,获取概念的被选择概率,根据改进方法步骤实现关联数据自动语义的进一步融合.实验结果表明,利用改进算法进行关联数据的自动语义融合,能够有效的获取语义关联度值以及相关性自动语义概念选择,从而实现关联数据的自动语义融合,提高了自动语义的融合程度,具有极大的优越性.     

基于ARM嵌入式系统的数据融合监测系统设计

针对高危场所人工不方便现场监测、环境变化复杂、影响因素较多的问题,设计了一套基于ARM嵌入式控制台的多传感器网络节点的数据融合技术监测设备运行状况的系统。在高危场所组建监测节点传感器网络,融合多传感器网络数据,描述监测对象状态。在ARM嵌入式控制平台上通过MiniGui软件设计监测系统界面,开发监控系统软件以及研究数据融合算法完成监测系统设计。     

Harris角点检测在电力设备状态监测中的应用

人们对电力设备的要求逐渐提高,电力设备的带电检测、在线监测、巡检和试验、运行工况、环境等是电力设备状态监测和评估发展的必然趋势。由于一些大型电力设备长期工作在户外恶劣的环境下,随着时间的推移,其性能会下降并逐渐降低用电可靠性。为了更好地实现对电力设备的监测并保证电力系统的正常运行,针对常见电力设备运行中出现故障的特点,该文采用Harris角点检测监控电力设备状态的方法来对电力系统中的运行设备进行监测。该方法将摄像头搜集的实时图像和正常运行的电力设备状态进行比较,根据比对采集到的图像焦点特征来判断正在运行的电力设备是否发生故障,以便于电力设备监测的工作人员及时采取合理的处理措施对已故障的设备进行保养和维护。该方法不仅减轻了维修人员的工作负担,还减少了因设备故障导致的用电事故,从而大幅度提高了电力系统的安全性和稳定性。     

基于早期故障特征提取的全生命周期监测诊断

设备早期故障诊断是设备全生命周期健康状态监测诊断体系的重要环节。尽早对设备潜在的故障作出可靠判断,对于保障设备的可靠运行具有重要意义。早期故障特征提取技术是检测设备早期故障的有效工具。研究了典型的设备故障发展过程,以早期故障特征提取技术为基础,结合多技术融合方法,建立了设备全生命周期健康状态监测诊断体系,以促进设备厂家改进生产制造质量、流程工业企业优化检维修流程。应用以早期故障特征提取技术为重点的多技术融合方法,打造设备从生产制造、出厂检验到现场应用的全生命周期健康状态监测诊断闭环,实现了设备健康状态的全程可控。     

基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统及方法*

针对传统的诊断方法模型难以精确建立的问题,设计了一种基于物联网和数据融合的空调故障诊断系统。首先提出了空调故障诊断系统的体系结构,对系统涉及的关键技术进行了介绍;然后给出了系统所采用的数据分析和综合诊断方法,并给出了系统的应用实例。该空调故障诊断系统可对空调设备的运行状态进行监控,通过对系统数据库中的数据分析、判断,采取相应的合理决策,实现对建筑用电设备物联网中的空调设备进行故障诊断的目的。     

矿井用电设备能源管理系统设计

针对煤矿井下用电设备分散、管理难度大等问题,基于MCGS组态软件设计了矿井用电设备能源管理系统。该系统采用智能仪表-分站-上位机3层结构,实现了井下电能数据的在线监测,通过组态软件可对用电设备的能耗数据进行存储、处理、统计、查询和分析,为企业提高能源效率水平,实现节能增效提供有效依据。     

配变监测系统下基于DSP的抄表管理

在电力系统中的自动抄表系统是用来对大用户用电企业的用电情况进行监测处理的系统.鉴于各个省级电力部门所需要监测处理的用电情况各异,因此如何快速有效地对需要的电表数据抄表就成了重要一环.就配变监测系统中在DSP56f827架构下、通过RS-485对电能表进行抄表的抄表管理进行了介绍,对此架构下的抄表管理系统需要的硬件及其环境作了详细介绍,并论述其软件的实现.     

多传感器模糊信息融合在煤矿安全中的应用

我国在矿井安全监测系统中,常采用单只传感器来实现对井下工作环境安全性的监测。为了克服单只传感器无法准确判断是否有危险发生,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊信息融合的监测方法,将监测设备的多只传感器所获得的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。该方法充分利用了传感器提供的多种信息,提高了系统的识别率。实验结果表明:多传感器信息融合的识别准确率高于单传感器。因而,多传感器模糊信息融合是一种有潜力的新方法。