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采用支持向量机(SVM)方法对太阳总辐射值进行了估算,并与传统的线性方法进行了对比分析。对于日太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差为2.27(MJ·m-2)/d,平均百分比误差为22%;而对于月太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差约为21(MJ·m-2)/month,平均百分比误差低于5%。SVM方法提供了一种高精度估算太阳总辐射的新途径。 相似文献
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基于SVM方法的风电场短期风速预测 总被引:2,自引:3,他引:2
针对基于支持向量机的风电场短期风速预测进行研究.选择了不同的输入向量(历史风速时间序列,历史风速和温度.历史风速、温度和风向,历史风速、温度和时间)作为输入进行误差对比分析。实测数据及分析结果表明,采用历史风度和温度的二输入模型,预测效果最佳,为风速的短期预测和发电量预测提供了较好的参考价值。 相似文献
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基于SVM的燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测 总被引:7,自引:0,他引:7
将支持向量机方法引入燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测领域.该预测方法很好地建立了燃煤电站锅炉飞灰含碳量特性与运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性好等优点.将该方法应用于某300 MW燃煤电站锅炉中,经过训练后的SVM模型对检验样本飞灰含碳量进行预测,均方根误差和平均相对误差分别为1.39%和1.30%,相当于BP网络模型的22.20%和21.07%.应用结果表明,支持向量机方法优于多层BP神经网络法,能很好地满足预测要求. 相似文献
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基于LMD和SVM的柴油机气门故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对柴油机气门故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了气门故障,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的气门故障诊断方法.该方法首先用改进LMD方法将缸盖振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(product function)分量之和,然后从缸盖振动信号和分解得到的PF分量中提取故障特征向量,以此作为SVM分类器的输入进行故障诊断.此外提出了改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于SVM参数的优化.诊断结果显示,16组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断正确率为100%,该方法能快速准确地识别内燃机气门故障. 相似文献
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根据电力断路器的不同结构类型,探讨了针对不同结构的设备在线监测方法以及断路器通用特性的在线监测技术,提出了在线监测系统的架构,最后展望了在线监测技术的发展趋势。 相似文献
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制冷系统作为建筑的主要能耗设备,其故障的及时诊断与纠正有助于提高能源利用率,减少对环境的影响。缺乏诊断平台是制约制冷系统故障智能诊断推广应用的重要因素之一。基于MATLAB软件强大的数据处理能力和LabVIEW软件便捷的虚拟仪器开发功能,进行联合编程,实现优势互补,并将粒子群优化(PSO)算法引入最小二乘支持向量机(LSSVM),作为故障诊断的内核,建立了制冷系统故障诊断平台。对离心式冷水机组七类典型故障的诊断实验结果表明:该联合编程方法可行,可以实现界面友好、功能丰富、方便快捷的制冷系统故障诊断;所建立的PSO-LSSVM模型总体诊断正确率高达99.70%,正常和每类故障的诊断正确率均在99%以上。该平台具有一定的开放性和扩展性,后续可以根据需要对诊断算法及其他功能模块进行更改或添加,也可增加不同算法之间的比较分析或集成诊断,改善其灵活性,推进其推广应用。LabVIEW软件的采用,也为故障检测与诊断嵌入系统控制提供了可能。 相似文献
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利用气动检测安全可靠的特点,研究出一种气动式转子故障检测系统,结合支持向量机进行多类故障识别,能正确地检测出转子不平衡、松动、不对中等常见故障,其灵敏度完全与转子材料无关,可在强磁、高温等恶劣环境下工作。 相似文献
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机车电器电路故障诊断系统的研究 总被引:9,自引:0,他引:9
针对机车电气线路故障诊断难度较大的状况,提出了机车电器电路故障诊断系统的基本组成,并对车载诊断系统的基本结构,硬件结构,软件设计进行了介绍。 相似文献
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在电力能效监控管理系统中,提出了基于小波包的特征提取和BP(back propagation)神经网络相结合的方法,对三相整流电路中故障晶闸管位置进行诊断和识别.根据整流电路原理,对22种故障情况分别进行编码.建立三相整流电路故障模型,采用小波包分解的方法,对直流端输出电压的采样数据进行特征提取,构建特征向量,作为BP神经网络的训练样本,将对应故障的编码作为网络输出,用简化的训练好的神经网络即可以实现整流电路的故障位置识别.仿真结果证明,采用小波包特征提取,作为神经网络训练样本,既可以简化神经网络训练结构,又可以准确实现故障定位识别.研究具有很大的工程实践意义. 相似文献