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为更好地评判操作人员对燃气涡轮发电机组的操作训练,设计了一种虚拟评判系统.根据操作实际,制定了评判标准,建立了评判指标体系.考虑到指标之间的相互影响和反馈关系,解决指标权重分配问题,利用网络分析法(ANP)处理指标间的复杂关系,并采用三角模糊数和模糊优先规划方法(FPP)完成权重的计算,引入云理论确定隶属度,使用蚁群算法优化BP神经网络,结合模糊综合评判构造模糊蚁群神经网络评判模型.上述方法能够有效减少主观因素对权重的影响,弥补传统评判方法的不足.实际应用表明,改进的评判系统具有很强的实用性,是一种可行的评判系统. 相似文献
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现有基于深度学习网络模型的故障诊断方法往往依赖大量有标签数据进行训练,在变工况条件下,模型的诊断精度会有所下降。针对此,为提高变工况条件下的故障诊断准确率,基于域自适应理论提出一种新颖的网络模型——子域自适应对抗网络。该网络模型不仅充分利用了动态卷积的特征提取能力,同时还借鉴了生成对抗网络的博弈思想,使特征生成器和分类器对抗学习,利用每个类别的决策边界对样本进行正确分类;此外,在对抗网络中引入局部最大平均差异,考虑每个类别的细粒度信息,以此来对齐源域和目标域相应的类空间,减小网络模型在决策边界附近的分类误差,从而提高模型对故障类别的识别精度。最终,通过两个数据集对所提出的方法进行试验验证,结果表明模型在变工况条件下具有较强的泛化性能与良好的故障识别精度。 相似文献
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定子绕组诊断的分离电压和电流正负序分量法 总被引:1,自引:0,他引:1
感应电机早期定子绕组故障表现不明显,并且受到电源和负载等外部条件的影响而难以准确检测,如瞬时功率分解法受转子转速、电流波动和电源频率影响较大;对称分量法处理定子绕组不对称问题的效果不理想;同步速坐标变换法计算复杂.为此引入了分离定子电压和电流正负序分量的方法来提取故障特征.采集到的数据先进行低通滤波处理,减弱高次谐波和噪声的影响.采用电源变换消除对负序分量来源的判断;Park 变换将信号从三维坐标转换到二维坐标中;Hilbert变换的频率相移特性可以分离信号的正负序分量.仿真结果表明:该方法可以消除其他非故障因素的影响,准确提取定子电压和电流的正负序分量,并可根据电源的不对称度,分别采用定子负序电流和负序阻抗来表征故障的严重程度.该方法解决了早期定子绕组故障检测的难题,可应用于实际工程中. 相似文献
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针对某型燃气涡轮发电机组维修后无法迅速现场测试系统性能的问题,提出一种基于工控机的测试监控系统。系统采用先进的基于PCI总线的检测技术、智能仪表及虚拟仪器技术,可实时检测机组的电压、电流、功率等一系列电参数及机组工作时关键部位的温度等,并可对异常参数给予报警提示,其测量结果具有可靠性高、速度快、直观性强的特点,提高了系统测试的效率,有效节约了维修成本。对提高发电机组工作的可靠性和供电质量有很大帮助。 相似文献
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本系统利用自制接口软、硬件将一台CRLEATE386DX微机与DN-2型内燃机测试控制系统相联,实现了内燃机性能试验数据的实时采集和处理。它可提高原系统的自动测试水平及试验结果的可信度,并使其功能得到扩展.文章还介绍了系统结构、工作原理,软、硬件配置状况及其功能. 相似文献
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