考虑样本类别不平衡的电网故障事件智能识别方法

电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响.     

基于ZigBee技术的医院供水管网水质监控系统

针对医院供水管网水质问题,设计了基于ZigBee无线传感器网络的水质实时监控系统。监控系统由末端的不同传感器采集水温、pH值、电导率水质参数,通过ZigBee无线网络传送给网关,网关实现ZigBee和TcP/IP协议间的转换后,将数据传送给监控中心进行存储、分析和处理,监控中心可发送命令控制整个网络。该方案不仅可以实现本地和远程水质实时监控,而且很容易应用于其他环境下的水质实时监控。     

三层混床的应用

随着现代科学的发展,对纯水质量的要求越来越高,除盐水、纯水、超纯水的装备都必需采用混合床。近年来国内外运行实践证明,普通混床具有再生剂交叉污染,阳阴树脂分层不清,出水质量不高等缺点。三层床(Tribed)是国外七十年代中期开发的一种混床新工艺,该工艺首先由法国Dia prosim公司提出,1977年在比利时投运。美国Rohm and hass公司第一台三层混床于1979年投运。三层混床的基本原理是在交换塔内加入有一定要求的阳、阴树脂外,同时加入比重介于阴、阳树脂之间的隋性树脂。在树脂失效     

校企合作提高网络工程专业学生的应用能力

通过对企业需求调研,针对网络工程专业的特殊性,指出典型校企合作方式对网络工程专业学生培养的局限性,提出并实施多种校企合作模式,为网络工程专业的实践教学提供思路,有效地提高学生的应用能力。     

基于QB编码的数据检索方法

对XML的语言特点及关系型数据库进行了分析.并在此基础上,利用XML和关系型数据库结合QB编码实现了XML数据的快速查询,从而显著地提高了XML数据检索的效率.     

电子设备方舱人机工效评价指标体系及应用研究

目的 雷达电子设备方舱的人机工效评价指标体系与评价模型构建.方法 基于雷达作业过程中的人机工效重点问题分析,融合采用焦点小组法与德尔菲法构建基于SHEL模型的电子设备方舱人机工效评价指标体系,并通过问卷法收集A/B两型电子设备方舱的主观评价数据进行工效学评价.结果 人机工效评价模型数据结果显示,B型雷达主观满意度略优于...     

基于长短期记忆网络的UKF动态谐波状态估计

传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。     

液压油湿相性能台架评定方法研究

根据泵相似理论和流体动力相似准则,选择Denison T6C006高压叶片泵作为实验泵,根据试验要求确定了实验流程和相应的控制检测方案,并建立了Denison T6G006高压叶片泵试验台架,以模拟Denison T6C020台架试验,在液压油湿相性能试验考察、缩短试验时间等方面进行研究。在液压油台架模拟评定方面,探寻一种可靠的测试方法,使评定试验简单、可靠、省油、省时。     

无迹卡尔曼滤波及其平方根形式在电力系统动态状态估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的不足,将不需要对非线性系统函数进行线性化的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法引入电力系统动态状态估计,采用生成Sigma点数量最少的比例最小偏度单形采样策略进行无迹变换.以IEEE14系统为算例,仿真结果表明引入UKF后,估计结果的精度有所提高,但算法的效率较低,且数值稳定性较差.进一步引入平方根形式的UKF(square root UKF,SRUKF)模型,IEEE 14及IEEE 30测试系统的仿真结果证明:在不需要大量牺牲计算时间的同时,算法的数值稳定性得到了改善.表明SRUKF的引入对动态状态估计方法的改进是有效的.