基于自适应技术的低频噪声控制研究

针对电力变压器低频噪声问题,探讨有源噪声控制的设计方法,提出基于参数化线性滤波器优化的有源噪声前馈控制算法,同时给出了信号检测传感器的布放方案,并通过误差传感器展示噪声消除的效果.该有源噪声控制器能实现电力系统设备的噪声自动检测,并根据设备噪声的具体情况实施控制以达到降噪的目的.以220kV电力变压器有源噪声控制为例,实验结果证明,利用有源噪声控制技术实现对电力系统设备低频噪声的控制是一种有效的途径.     

基于能效信息业务的定向扩展SPIN路由方法

现有无线传感器网络的路由协议大多基于通用的Mesh路由考虑,在能效信息网络中,数据采集测量节点、能效信息业务量以及节点的位置相对固定,从而导致传统的无线传感器网络路由方法在能效信息网络中运行效率不高.针对能效信息网络的上述特点提出一种基于能效信息业务的新型路由方法(SPIN-DD),在SPIN路由协议的基础上融入定向扩散路由机制的基本思想,在能效终端与能效数据集中器之间建立了高效的通信连接.通过四节点仿真拓扑说明SPIN-DD的路由协议更新与配置过程,并进行SPIN-DD最佳路由长度的优化分析.在OMnet平台中搭建了能效信息采集网络仿真平台,对所提出的方法进行了验证.仿真结果表明,与已有方法相比,SPIN-DD在路由传播与路由更新时减少了不必要的邻居关系维护,具有更短的数据传输延迟以及更少的网络开销.     

基于因子分析和灰色关联度分析法的变压器故障诊断

变压器油中溶解气体分析是目前有效的变压器状态诊断方法,应用灰色关联度算法处理变压器油色谱数据时,变压器故障标准模式的选取直接影响诊断结果.采用因子分析方法对大量确诊故障的油色谱数据进行分析计算,将变压器故障分为高温过热、高能放电等11类故障,并通过计算其标准差、方差以及M估计值,确定表征变压器各类故障的标准模式,该标准模式充分考虑了检测数据的分散性,减小了各类故障数据间的相关信息,使诊断具有更高的分辨率.结合灰色关联度分析法进行变压器故障诊断实例分析,结果表明该方法的诊断准确率高于传统的灰色关联度诊断法.     

电力故障录波监测系统设计与研究

电力工业是关系到国计民生的支柱产业,在国民经济中具有非常重要的地位。因此,保证电力系统安全可靠地运行和电能的质量具有非常重要的意义。本文借助高性能嵌入式处理器及高速数字信号处理器（DSP）,以《220～500kV电力系统故障动态记录技术准则》为基础设计了电力故障录波监测系统,采用测频算法对系统频率进行检测、谐波处理,并进行深入算法研究及仿真。     

数字内容全生命周期保护理念及模型

针对数字内容在其生命周期中面临的威胁,提出了具有全程跟踪特性的数字内容全生命周期保护理念及保护模型.分析了壳式保护对象BCO的逻辑结构和物理结构形式,并结合具体应用实例,阐述了数字内容全生命周期的保护过程.     

基于STM32F4控制器的程序远程下载的实现

介绍了STM32F4控制器的特性及启动和程序下载的方式.提出了用软件方式更新下载应用程序的方法,弥补了下载程序需要硬件下载器的缺陷.设计并实现了STM32F4启动程序,以及使用该软件下载器时必须对应用程序进行包括参数配置、中断向量表的重置等的修改,实现了应用程序的远程下载功能.     

基于模型预测前馈-反馈控制的斗轮机上煤系统的优化

利用电厂悬臂式斗轮机循环往复式回转取煤过程中存在重复性的特点,记录前一回转周期取煤过程中的瞬时流量、悬臂回转速度和回转角度等数据,作为当前回转周期取煤时的煤层模型预测依据并进行前馈控制,以克服大迟延环节的影响;同时针对煤层模型预测不能准确预知当前取煤过程中突发的扰动,引入反馈系统进行控制,以解决煤层塌方等引起超载的问题.多次现场运行数据分析的结果表明,与原来的上煤系统相比,采用本方法的上煤流量更均匀,上煤效率更高.     

一种基于DBN的网络入侵检测算法

针对传统BP神经网络在检测速度、精度、复杂度等方面的缺陷,提出了一种基于深度信念网（deepbeliefnets,DBN）的网络入侵检测算法,将数据通过双层RBM结构降维,再用BP神经网络反向微调结构参数,从而简化了数据复杂度,减少了BP神经网络的计算量．通过对KDD99数据集仿真实验表明,该算法对于大数据拟合快,检测精度较高．     

基于D-S证据理论的变电站设备状态监测模型

为了提高变电站设备的供电可靠性,根据已有的设备状态监测方法,利用小波分析方法和D-S证据理论,提出了一种变压器状态监测模型,通过对变电站设备特征量的分析来实现对变电站设备状态的实时监测.