基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别

在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征.该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识.某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值.     

基于Rtlab的光伏电站无功补偿测试方法及制约因素分析

依托Rtlab软件开展光伏电站无功补偿装置仿真和实测研究,测试与评价光伏电站无功补偿装置补偿容量、响应时间,分析无功补偿装置运行各项性能指标和及其制约因素,为优化无功补偿装置运行提供技术支撑.     

基于形态学特征及支持向量机的水电机组轴系故障识别

为解决水电机组主轴运行期间的潜在故障,提出了多重分形谱、粒子群寻优和支持向量机对主轴图像数据多维度故障识别的方法;实现机组轴系运行中的摆度波形形态学特性提取,获得多重分形谱数据;采用粒子群寻优算法从海量样本中寻优获得异常故障特征形成故障特征集,由支持向量机分类方法对故障特征集进行分类识别,有效识别图形数据堆积过程中故障样本分类,实现轴系故障识别,以便确定相应的解决措施。     

宏试验在水电机组状态监测数据分析中应用

采用宏试验的水电机组健康状况评估方法,是将机组正常运行工况当作试验,与人工试验相结合开展宏试验数据分析及状态评估工作,评价机组健康状态及性能指标。文章通过运行状态检测实时评估机组健康状况,实现机组健康状况在线监测,并进行了实例验证。     

高海拔电抗器振动分布状况及特点分析

为提升高海拔电抗器稳定运行性能,选取振动明显的电抗器进行振动测试,对振动特征空间分布状况及应力分布特征进行分析,获得振动影响因素,为降低电抗器振动提供技术支撑。     

基于状态特征标识的水电机组运行数据诊断分析

运用状态特征标识的方法,对水电机组海量状态存储数据进行一定规则标识;采用故障树诊断方法,对机组实时运行状态进行精确诊断,解决了无法有效利用状态监测数据机组故障诊断的问题,促进了机组的优化运行,提升了水电机组运行诊断分析水平.