基于微分熵与RQA的电能质量扰动分析

基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。     

基于全矢增强深度森林的旋转设备智能故障诊断方法

针对传统智能诊断方法需要专家知识和复杂特征提取,而深度神经网络模型复杂度高、构建难度大,以及单源信号信息不完备等问题,提出了一种新颖的全矢数据融合增强深度森林的旋转设备故障诊断方法。该方法根据旋转设备振动信号的特点,选择全矢谱技术与深度森林多粒度扫描相结合,用于接收同源双通道信号输入,增强了数据的完备性,并通过改善深度森林级联层来减少深层特征消失和特征冗余。为了验证所提出方法的有效性,分别进行了滚动轴承与轴向柱塞泵两例故障诊断实验研究,结果表明,该方法在不同旋转设备上都有很好的诊断效果,并可以实现端到端故障诊断。此外,该方法在小训练数据集上的故障识别准确率也非常高。     

俄制500 MW单元机组工艺信号系统

简要介绍我国第一台引进的俄供５００ＭＷ超临界参数机组的工艺信号系统。该系统结构复杂、功能齐全、信号种类繁多，在国内大型机组中并不多见，因此具有一定的参考价值。除介绍了典型的УКТС柜的结构和功能以外，还介绍了相应的调试方法和调试规律，指出了调试中遇到的问题及对该系统的改进意见。     

小断块油田撬装化高效污水处理技术研究

根据吉林油田小断块油田采出水及工艺特点,通过对小断块油田撬装化高效污水处理技术进行研究,并在几个小断块油田上实施应用。从实际应用情况的分析可以看到,撬装化高效污水处理技术对小断块油田含油污水处理工程有着很好的经济效益和社会效益。     

关于对多参数监护仪检定的思考

本文介绍了多参数监护仪在临床的应用和在实际检测中还存在的一些问题.并提出了将其列为强检项目的必要性的依据.     

基于神经网络的旋转机械监测参数的信息融合技术

本文考虑到旋转机械故障诊断中监测多个参数,且各参量之间又有主次之分,提出将传统神经网络分解为多个子网络方法.不但可以突出各参量对不同故障的敏感程度,还可防止不同征兆域的诊断结论不一致甚至相反的情况.该融合结构可通过子网络连接权值的修正实现针对不同诊断对象的信息最优分化和融合.最后用D-S推理融合得到最终的诊断结果.该融合结构被应用在试验中取得了良好的效果,进一步验证了其可行性和优越性.     

在集上吃晌饭的婆婆

正桂花一早生火做饭时,婆婆也起来了,梳洗了一番,拉开衣橱选了好几件衣服在镜子前试穿,摇摇头,拿不定主意穿哪件。"媳妇,你帮我看看穿这件怎样?"婆婆站在门槛里问桂花。"妈,您这是要去哪?"桂花往灶內添了柴禾。婆婆支支吾吾地说:"今儿……不是乡里集市吗?我去溜达溜达,买点啥。"婆婆连早饭也没吃,就坐屯子里赶大集卖小百货的王大根货车走了。公公才过三周年祭日,婆婆就     

PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用

为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析（PCA）提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络（GRNN）的短期负荷预测模型。通过对实际电力负荷数据的预测,证明该方法与传统神经网络预测模型相比,明显提高预测精度和速度,具有实用性和有效性。     

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用

针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。     

小波分析在故障监测及诊断中的应用

简要分析了小波变换的二尺度特性,对小波变换模极大值表征信号奇异性的原理进行了讨论,并给出了它在故障监测及诊断中应用的实现方法和实验结果。