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非侵入式负荷监测通过在总电力接口处安装智能电表,实时采集和分析用户用电信息,从而监测各个用电设备的工作状态。针对电力系统中家庭用户负荷变化呈现的不同特性,提出一种基于VMD-CNN的非侵入式负荷监测方法。首先对采集到的负荷信号进行预处理,用变分模态分解方法将原始负荷功率信号分解成不同频率的有限带宽子序列,然后用Hilbert算法提取低频信号特征并将其输入到卷积神经网络中,再通过网络的自动学习能力学习各模态分量的不同特征,最后用全连接网络对用电设备进行分类,得到各个设备的用电情况。为了验证该方法,采用UK-DALE数据集进行实验验证,并与不同的分类算法进行对比。实验结果证明该方法适用于负荷监测且负荷监测精度达到了0.98。 相似文献
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微成型领域的关键技术 总被引:5,自引:1,他引:5
介绍了微成型技术产生的背景,探讨了微成型技术与常规注射成型技术的区别与联系,阐述了微型注塑机、微型模具制造等技术的特点,以及各成型工艺参数对塑件成型质量的影响和控制措施。 相似文献
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为实现风机主轴轴承的早期故障预警,提出一种基于改进鲸鱼算法优化轻梯度提升机(IWOA-LightGBM)的故障预警方法。首先,利用皮尔逊相关系数法选取与主轴轴承温度相关的建模变量;其次,在普通鲸鱼算法的基础上,通过改进收敛因子和增加惯性因子的方式提高算法寻优能力;再次,利用改进鲸鱼算法优化LightGBM超参数并建立主轴轴承温度预测模型;最后,通过对温度残差进行分析计算出主轴轴承故障报警阈值,并利用滑动窗口法消除异常点的影响,实现对主轴轴承故障的有效预警。实验研究表明,该方法建模速度快、预测精度高,且能够提前2.5 h预测主轴轴承故障,具有广阔的工程实用前景。 相似文献
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