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为解决基于软件的流量采集方法无法在高速网络环境下准确测量的问题,提出了一种基于NetFPGA的网络数据流量采集器,以达到实时在线的流量统计和采集功能。该系统采用模块化的架构设计,通过硬件实现功能的方式提高网络测量精度。实验结果表明,该系统能准确统计出网络中93%以上流量。 相似文献
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据不完全统计,在我国电能的60%是被各行各业中广泛使用的风机、水泵、空压机所消耗,这些设备绝大部分还是用阀门挡板来调节流量或者压力.如果这其中的一半能够进行变频改造,其经济效益将是十分可观的. 相似文献
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为进一步提高传统极限学习机的泛化能力,提出了一种基于人工蜂群算法优化的极限学习机模型.该模型将人工蜂群算法的全局寻优能力和极限学习机的快速学习能力相结合,有效克服了传统极限学习机的过拟合现象.在确定水压变化比值作为故障特征参数的基础上,将优化后的极限学习机模型应用于供水管网的泄漏故障诊断实验,实验结果表明,经人工蜂群算法优化的极限学习机模型在故障诊断速度和精度方面均优于其他3种模型. 相似文献
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介绍了应用艾默生EV2000对空压机进行改造的实例,经过改造后的系统不但运行稳定,还节约了大量的电力资源. 相似文献
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针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型. 相似文献
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针对传统的电动机保护装置无法实现早期故障诊断、不具备联网功能的问题,提出了一种基于物联网和支持向量机算法的分布式电动机故障诊断与保护系统的设计方案。该系统的下位机利用对称分量法将采集到的电动机定子电流进行分解,根据电流分量值判断故障类型来实现电动机的现场保护,并将定子电流数据通过ZigBee技术发送至嵌入式网关,通过GPRS网络实时上传给上位机;上位机通过小波包分解提取故障特征向量,采用支持向量机对电动机故障进行分类,实现故障早期诊断和预测。实际运行结果表明,该系统能准确诊断电动机故障并实施有效的综合保护。 相似文献
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针对传统的电机故障诊断方法往往采用单一信号作为诊断依据,以及利用传统的BP神经网络进行故障诊断时存在的训练速度慢、易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于极限学习机和多源信息融合的电机故障诊断方法.首先将定子电流信号做陷波处理,滤除基波分量;然后对电流及振动信号进行小波包分解和重构,以各频带的小波包能量谱作为故障特征向量训练极限学习机模型;最后将训练好的极限学习机模型作为诊断决策分类器来判断电机的运行状态.实验结果表明,此方法能够准确地诊断电机的故障类型,具有运行速度快、故障诊断准确率高的特点,满足了系统在线实时诊断的要求. 相似文献
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针对传统单相不控整流供电的调速系统存在的网侧功率因数低、畸变严重以及电机转矩脉动问题,本文提出一种基础重复控制的永磁同步电机(PMSM)驱动系统高功率因数实现方法,该方法拟实现以下目标:1)调节PMSM转速;2)优化网侧电流品质;3)提高网侧功率因数。分析了母线电压波动有效值与网侧功率因数之间的关系,得出降低母线支撑电容与网侧电流的内在联系,进而推导出整流侧功率、支撑电容功率和逆变侧功率的关系函数。此外,为了满足逆变侧功率随网侧电压二倍频周期性波动,引入重复控制器实现对正弦周期性内环q轴电流的高精度跟踪。最后,基于双15 kW的PMSM对拖调速系统实验平台进行实验验证与分析。结果表明,所提方法可实现驱动系统的三大控制目标,同时降低母线支撑电容可降低驱动系统成本和压缩体积。 相似文献