基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断

故障诊断实现的瓶颈之一是故障样本的缺乏.支持向量机方法是专门针对小样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值.两类支持向量机(SVM)用于模式识别具有最优的推广能力,对于常见的多类识别问题,需要构造多类SVM.该文基于决策树的构造方法构成多类SVM(DTSVM),在小样本情况下对汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性.     

具有对负荷变化前馈补偿的过热汽温系统预测函数控制

提出了具有对负荷变化前馈补偿的过热汽温系统预测函数控制策略，控制算法简单，易于工程实现，具有很高的实际应用价值。仿真结果表明，采用该新型控制策略的系统的动态品质明显优于采用PID串级控制策略的系统，而且系统克服负荷扰动的能力比采用PID串联控制策略和未加对负荷变化前馈补偿的PFC－PID串联控制策略的系统有了明显的提高。     

一种改进的遗传算法及其在热工过程控制中的应用

设计了一种改进的快速遗传算法。该算法采用浮点数编码方法、排序选择、最优保存策略、分组并行运算等措施，有效抑制了算法早熟，提高了算法的全局和局部搜索能力。在Matlab平台上编制了通用算法程序，用于控制系统参数优化、热工对象模型辨识。仿真研究表明，该算法是一种简单易行的实用寻代方法。     

单神经元自适应控制在DCS中的实现研究

在自行研制开发的LN2000分散控制系统中，设计并开发了单神经元自适应控制功能模块，详细介绍了该模块的输入输出变量和参数设置，论术字模块内部进行的手、自动无扰切换的处理方法。针对火电厂主汽温被控对象，采用单神经元自适应控制器组成串级控制系统，利用LN2000分散控制系统平台，进行实时仿真研究，结果表明，采用单神经元自适应控制器的主汽温串级控制系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于3D模型和AdaBoost算法的绝缘子检测

随着电力系统直升飞机巡线的不断发展与应用,对于输电线路关键部件的检测与识别越来越受到图像处理工作者的青睐。提出了一种利用3D模型制作训练样本及Ada Boost算法实现的航拍图像绝缘子自动检测方法。根据绝缘子3D模型图像的空间结构特征,提出了能反映这些结构的Haar矩形特征,从中挑选对绝缘子航拍图像有最好区分的特征构成弱分类器,再组合生成强分类器。使用正负样本图像训练后,由强分类器级联组成了一个多层分类器系统。实验结果表明,该方法有效地提升了绝缘子的识别效果,为后续的故障检测工作提供了良好的铺垫。     

基于仿真技术的火电厂控制系统设计与研究平台

介绍了仿真技术、DCS技术和控制系统计算机辅助设计的发展.分析了针对DCS的三种仿真模式,介绍了虚拟DCS技术的出现及再现DCS的主要形式,分析了不同技术之间的融合,包括仿真技术引入DCS、辅助设计与虚拟DCS平台的结合.并以此为基础,结合以往的经验,设计开发了基于仿真技术的火电厂控制系统设计与研究平台.为科研、教学、培训人员提供了一个统一的技术平台,更加有利于新技术的实践应用、现场生产问题的分析与解决以及热工与运行人员的高层次培训.     

基于损失函数的SVM算法及其在轻微故障诊断中的应用

尽早识别轻微故障，对提高生产过程设备运行的安全性具有重要意义。为实现对设备轻微故障的正确识别和及时诊断，该文提出了一种基于损失函数的支持向量机(SVM)算法。应用模糊理论的方法对支持向量机分类及最优分类面进行了解释，对可疑分类区列出了模糊隶属度的表达式。针对故障诊断等问题中误判造成的损失不同这一特点，定义了基于损失函数的模糊隶属度，并得出了修正后的最优分类面。SVM算法可以实现对设备轻微故障的准确识别，并可近似地判别故障的严重程度。文中以汽轮机减速箱轴承运行状态诊断为例，对样本数据经K-L变换后进行可视化研究，分类结果表明了该算法的可行性。     

热处理对激光熔覆钛基复合涂层组织和微动磨损性能的影响

为研究不同温度热处理对激光熔覆钛基复合涂层组织和微动磨损性能的影响,采用激光熔覆技术在TA2钛合金表面制备40%Ti-25.2%TiC-34.8%WS_2(质量分数)复合涂层,将涂层分别置于300,500℃和700℃真空中保温1h,分析热处理前后涂层的显微组织和微动磨损耐磨性能。结果表明:未经过热处理涂层及经过不同温度热处理涂层的主要物相均为α-Ti,(Ti,W)C_(1-x),TiC,Ti_2SC和TiS。未热处理及经过300,500℃和700℃热处理1h涂层的显微硬度分别为1049.8,980.7,1143.3HV_(0.5)和1190.7HV_(0.5)。经过700℃热处理1h涂层表现出优异的微动磨损性能,磨损机理为黏着磨损和磨粒磨损。     

基于DCS的神经网络控制的工程实现

介绍了LN2000分散控制系统的软件设计方案。在系统功能模块的设计过程中,充分利用先进控制策略在热工过程控制中的应用研究成果,设计并开发了先进控制算法模块。详细介绍了该模块的输入输出变量和参数设置,论述了模块内部进行的手自动无扰切换的处理方法。针对火电厂主汽温被控对象,采用基于单个神经元的自适应控制器组成串级控制系统,利用LN2000分散控制系统平台,进行实时仿真研究。结果表明,采用基于单个神经元的自适应控制器的主汽温串级控制系统具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

融合迁移学习的绝缘子缺陷分级检测方法

针对Faster R-CNN算法对复杂环境下的小样本绝缘子缺陷检测精度不高的问题，本文提出了一种融合迁移学习和主体局部的绝缘子缺陷分级检测方法。整个方法使用融合残差模块和特征金字塔结构的卷积神经网络作为骨干网络进行特征提取，用于适应不同尺度的缺陷目标，保留更多有效信息。首先使用迁移学习的方法改善对缺陷所在绝缘子主体的检测效果；然后对检测出的绝缘子主体进行自动裁剪来改善复杂背景对缺陷区域检测的影响，使得模型能够更有效地挖掘出缺陷特征；最后将裁剪后的缺陷绝缘子局部图像送入第二阶段进行训练，进一步提高模型准确率。通过对无人机航拍采集的绝缘子缺陷图像进行检测实验。结果表明，本文方法相较于Faster R-CNN基线模型平均精度提高了37.5%，达到了89.6%。在对自爆和破损检测上，精度分别提高了34.9%和60.2%。