人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用及仿真

研究了径向基函数 ( RBF)神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法。通过仿真实验 ,将 RBF神经网络与 BP神经网络的性能进行比较。结果表明 ,RBF神经网络训练速度快 ,逼近误差小 ,能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题     

基于人工神经网络的电力变压器励磁涌流判别

研究了励磁涌流的产生机理和特性 ,探讨了影响励磁涌流的因素 ,对多种条件下的电力变压器励磁涌流及故障电流进行了数字仿真 ,比较了两者在物理特性上的区别。同时利用Matlab中的神经网络工具箱 ,建立了径向基函数 (RBF)神经网络模型 ,对励磁涌流和短路电流的样本进行训练 ,并对训练好的神经网络进行测试。结果表明 :RBF神经网络可以正确地区分励磁涌流和短路电流。     

永久式封隔器磨鞋刀具结构优化及现场试验

普光气田根据井身结构、产出流体性质和生产需要,采用永久式封隔器完井管柱。完井封隔器采用In-conel718材料,该材料较难磨铣。2017年,自主研发的高效磨鞋在普光D405-3井开展永久式封隔器磨铣试验,累计磨铣24 h,累计进尺0.73 m。为了提高永久式封隔器的磨铣效率,通过有限元模拟与室内评价结合的方法对磨鞋结构进行优化;应用ABAQUS软件建立刀具二维模型,模拟计算了5种不同角度刀具在切削时的受力状况,得出了切削前角与切削受力的变化规律。根据模拟结果,试制了3种不同角度刀具的磨鞋进行室内磨铣性能评价,刀具前角为5°的磨铣工具磨铣速率较高、磨铣碎屑易返排。优化改进后的磨鞋在普光某井进行封隔器磨铣现场试验,试验结果表明,磨铣5.5 h,累计进尺0.857 m,磨铣效率从0.043 m/h提高至0.385 m/h,为套铣打捞永久式封隔器奠定了基础     

机炉协调系统的鲁棒非线性控制

文中将一种近似反馈线性化方法和概率鲁棒分析设计方法结合起来设计机炉协调控制器。近似反馈线性化方法采用积分观测器估计并补偿系统的扩张状态，不仅实现了系统的近似线性化，而且减弱了外扰、参数不确定性和限幅限速对系统的影响。控制器的参数采用基于遗传算法的概率鲁棒分析设计方法得到，在设计阶段可直接考虑鲁棒性能设计要求。最后设计了两种典型情况进行仿真，并与回路成形H∞方法进行了比较，结果显示文中的方法具有更好的鲁棒性和适应性。     

连续搅拌反应釜系统的非线性鲁棒控制

基于非线性鲁棒控制理论,针对一类单输入单输出连续搅拌反应釜（CSTR）模型设计了具有高增益观测器的非线性鲁棒控制器（ONRC）,并提出了一种简单的控制器参数整定方法。与非线性鲁棒控制器（NRC）和滑模控制方法（SMC）的仿真结果比较表明,ONRC对系统不确定性和干扰具有更好的抑制作用,通过Monte-Carlo试验检验显示,ONRC在模型参数摄动时具有更好的性能鲁棒性。