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基于特征参数的旋转机械智能故障诊断方法 总被引:3,自引:2,他引:1
为了对轴心轨迹进行特征提取和自动识别,使用了分形维数中的盒维数、信息维数、关联维数3个参量来描述轴心轨迹的分形特征;还引入紧密度和丰度两个量,从几何方面对轴心轨迹进行分析;最后,采用神经网络技术对3种状态下的轴心轨迹进行分类识别。试验结果表明,通过对轴心轨迹的分形特征和几何特征联合对转子的运行状态进行评定,有良好的区分度。 相似文献
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为了提高螺纹孔目标检测的准确率,结合双相机视觉系统与Hough变换圆检测算法,提出了一种基于Faster R-CNN的螺纹孔目标检测方法。首先建立了由双相机组成的图像获取系统,通过安置在高处的工业相机采集工件整体图像,利用Hough变换圆检测算法初步筛选出工件上的疑似螺纹孔的位置,并驱动第二个工业相机逐个在近处采集经Hough变换检测出的疑似螺纹孔的局部精确图像。然后,在自建的螺纹孔数据集上训练以ResNet50为基础网络的Faster R-CNN目标检测模型。最后,将螺纹孔处局部图像输入训练好的Faster R-CNN目标检测模型进一步识别并进行定位。实验结果表明,该方法能有效地避免螺纹孔小目标检测,相对于单独使用Hough变换方法或者Faster R-CNN目标检测方法检测螺纹孔,具有更高的识别和定位精度。 相似文献
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研究光伏发电系统势必要研究其动态特性,但是详细的光伏发电系统模型复杂、仿真时间长,对研究光伏电磁暂态模型有很大的阻碍,运用合适的降阶方法令其简化就显得尤为重要。对光伏电磁暂态模型的降阶展开了综述,介绍了光伏电磁暂态模型的详细模型;归纳了一些常用的降阶思路与降阶方法;对降阶的有效性进行了简单验证,并概括了光伏电磁暂态降阶领域的进一步研究内容。 相似文献
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低压配电网线损异常的辨识一直以来都非常困难,分布式光伏大量接入配电网,改变了配电网的潮流分布,更加大了低压配电网线损异常的辨识难度。提出了一种针对分布式光伏接入台区线损异常的辨识方法。首先对分布式光伏接入台区开展光伏出力等因素与线损率的灰色关联度计算,找寻光伏相关因素与线损率关联性。其次根据关联性的强弱选择合适的指标进行k-means聚类,并依据聚类结果进行离群点检测,判断台区是否有线损异常的可能性。最后通过对离群点所在簇进行时间离散度分析,得出台区的异常系数,根据异常系数进行线损异常判断。通过对含分布式光伏的典型台区进行验证分析,结果表明:该方法能够有效辨识分布式光伏接入台区的线损是否异常。 相似文献
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大型光伏电站等值建模综述 总被引:2,自引:0,他引:2
现阶段对大型光伏电站详细模型的研究较多,而对等值模型的研究较少。本文对光伏电站的稳态等值模型和暂态等值模型进行了概述。对于稳态等值,考虑节点处理方法与整体等值模型,其模型的建立有利于潮流计算和静态稳定性分析。对于暂态等值,单机等值基于容量加权或参数辨识进行处理,多机等值则考虑不同的分群指标和分群方法,其模型的建立有利于进行系统的大扰动仿真分析。然后对等值参数的计算和集电网络的等值作简要介绍。最后提出了需要进一步改进和研究的问题。 相似文献