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提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法。为了提高故障诊断的精确度,利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化,改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。试验结果证明:该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络,更适合在变压器故障诊断中应用。 相似文献
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基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法.为了提高故障诊断的精确度,利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化,改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.试验结果证明:该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络,更适合在变压器故障诊断中应用. 相似文献
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针对风电机组叶轮系统故障的非线性、非稳定性和耦合性使早期微弱故障特征频率处于强背景噪声下难以提取的问题,并考虑到传统故障信号采集方法存在的局限性,从电信号入手,提出了一种基于希尔伯特变换和变分模态分解相关性分析(CA-VMD)的风电机组叶轮系统不平衡故障的电信号特征提取方法。首先,针对传统频域分析方法直接对故障电信号进行分析而无法提取故障特征频率的问题,引入Hilbert变换解调出故障调制信号;然后,针对强背景噪声下早期微弱故障特征难提取的问题,引入变分模态分解将故障调制信号分解,并通过相关性分析剔除噪声分量;最后,重构故障调制信号并提取故障特征频率,提高了原始故障信号的信噪比。通过仿真分析,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。 相似文献
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最大供电能力是配电网发展的重要参考指标,然而配电网拓扑结构复杂多变使得完整描述供电路径存在一定的局限性。图在描述事物复杂连接关系时具有天然的优势,基于此,开展了基于图计算的配电网最大供电能力评估研究。首先,利用图数据结构与配电网拓扑的一致性,建立了配电网图模型,并利用图遍历描述转供关系,打破了配电网拓扑与描述方法间的壁垒。其次,考虑实际配电网运行约束限制,从转移站内负荷和承担站外转移负荷2个角度,构建了基于图计算的配电网最大供电能力评估模型。最后,利用改进人工鱼群算法求解评估模型,并对结果进行负载修正,获得了满足N-1安全校验的配电网最大供电能力。算例表明,所提出的方法可以有效评估配电网最大供电能力,能够适应配电网拓扑的复杂变化,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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