应用模糊多属性理论的电力变压器故障融合诊断

大型油浸电力变压器的故障诊断一般通过预防性试验数据进行,预防性试验数据必须经停电检修才能获取,且实际现场数据的采集精度及数量也都很有限。变压器的征兆现象是大量经验的总结,在一定程度上可以反映变压器的故障。提出了在变压器故障诊断中将征兆现象和试验数据融合的思想,实现各种信息的优势互补。通过模糊多属性决策理论,实现对征兆现象的诊断;通过变压器绝缘故障诊断的模糊概率模型,实现对预防性试验的诊断;最后用D-S证据理论对预防性试验数据和征兆现象的诊断结果融合。建立了一种新的故障诊断模型,实例证明了此方法的有效性。     

神经网络双向推理策略研究及其在故障诊断中的应用

首先分析了神经网络正向推理在故障诊断领域中存在的缺陷,进而引入了神经网络混合双向推理算法,并介绍了其在故障诊断中的应用,仿真结果表明,利用混合双向推理可以在保证诊断精度的前提下,减少征兆的输入数目。     

基于多Agent及Petri网的变压器故障诊断系统

将多Agent技术引入变压器故障综合诊断系统，采用模糊Petri网技术实现建模．该模型中每个Agent代表一种智能知识或智能处理方法，利用Petri网进行知识表示及推理的矩阵运算算法以描述故障征兆与故障的关系，进而达到多Agent之间的协同工作，并利用协调综合Agent给出诊断结果．运用所提出的诊断系统，不但可以充分利用各种故障信息资源，而且可对采用不同诊断方法时的诊断结果进行协调综合，并且在故障信息不全面的情况下也可以做出较准确的诊断结论．实例运算也验证了该诊断系统的快速性、协调性和准确性．     

证据结合在电力设备故障诊断中的应用

引入证据理论,实现电力设备多种检测手段的结合,以提高故障诊断的准确性,首先介绍了证据结合在电力设备故障诊断中的基本原理,然后给出了电力设备故障诊断的基本步骤,最后以变压器的绝缘诊断为例,进行了计算和诊断。     

一种贝叶斯诊断网络的拓扑结构

为了解决工程诊断中的不确定性，提出了一种基于工况-操作-故障-征兆的3层拓扑结构的贝叶斯诊断网络模型．该模型发挥了贝叶斯网络解决不确定性问题的优越性，融合了专家的经验知识，用图形化方式直观地表达了诊断中的复杂关系．应用实例表明，与传统质朴型贝叶斯诊断网络相比，该模型考虑了诊断对象的实际运行工况和操作情况，用于诊断的证据信息更充分，网络的诊断推理结果更符合诊断实际，已成功地应用于某石化公司炼油厂的烟机诊断中．     

基于6槽VXI测试仪的雷达故障专家诊断推理机的设计

雷达故障专家诊断推理机利用VXI测试仪器为硬件平台,设计了基于征兆（测试点）的集成推理软件平台。它可对征兆的测试数据（含结果）进行采集、处理,再进行故障的合理推理和判断,推断出正确的结果。     

电力设备线圈绝缘局部放电传输特性研究

局部放电测量是诊断电力设备线圈绝缘状况的一种重要方法。但传统方法测量得到的局部放电大小、波形与绝缘内部实际放电的大小和波形存在很大的不同。文章对电力设备线圈绝缘局部放电传输特性进行了研究，有关研究结果与试验观察的结果一致。     

证据理论在旋转机械综合故障诊断中应用

针对旋转机械故障诊断中在同一征兆域中很难区分多种故障的实际情况,研究利用其他征兆域的诊断信息,进行全局信息融合,从而获得更为准确的故障定位,提出一种基于神经网络和Dempster-Shafer证据理论的多参数综合诊断系统模型,在该模型中采用证据理论的组合规则进行局部和全局信息融合,得出较好的诊断结果。     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

基于三角均分模糊推理的电力设备故障诊断

电力设备的故障诊断具有不确定性。应用三角均分模推理系统的能够利用实际故障诊断数据，吸收专家诊断经验，获取与完备故障诊断规则知识，从而有效地诊断电力设备的故障。     

多线程在网络程序设计中的应用

讨论多线程思想在网络程序设计中的优越性,同时论及多线性的基本原理,多线程与传统的多进程的区别和Ｊａｖａ语言对多线程支持。在网络中使用Ｊａｖａ语言为开发工具,利用多线程的思想进行网络通讯程序的设计,以实现接收数据和发送数据的并行性,所设计的程序简洁明了,且易于实现。     

基于改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型研究

影响多节点网络安全态势的因素有很多,传统方法未考虑影响因素,导致预测精度低。为此,构建一种新的改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。通过灰熵均衡关联度实现关联分析,通过关联分析法对影响多节点网络安全态势的因素进行研究,按照关联程度大小获取重要因素。依据多节点网络日志信息,从主机层、服务层和系统层对多节点网络安全态势值进行计算。分析改进G-K算法预测基本思想:通过多节点网络安全态势重要影响因子值与安全态势值计算状态向量,利用当前状态矢量观测向量对多节点网络安全态势在下一段时间的值进行描述。在此基础上,构建改进G-K算法的多节点网络安全态势预测模型。实验结果表明,采用构建的模型对多节点网络安全态势进行预测,有很高的预测精度,对突变态势也可有效预测。     

基于灰色关联分析的多级别聚类评价模型的研究

根据灰色关联分析的性质 ,通过构造灰色系统的目标函数 ,运用 Lagrange乘数法建立了一种新的灰色聚类评价模型 ;还给出了时间序列的灰色绝对关联度系统评价算法 ,较好地解决了多因素、多指标、多级别的系统综合评价问题 .     

梯级泵站优化调度研究

梯级泵站能耗大,对其进行优化调度,节能效果显著。结合一梯级泵站的实际,建立了级间无分水任务的梯级泵站优化调度的动态规划数学模型,给出了优化调度图。阐明了改善级间流量配合是提高梯级泵站效率、降低供水能耗的主要途径。     

多单环的一种嵌入扩张方法及性质

首先给出了一种建立多单环的嵌入扩张方法,并利用该方法构造出一类多单环,然后讨论了多单环的性质,得到判别一类多单环的同态像是多单环的充要条件。     

基于OFDM系统信号处理方式的高速单载波系统

在介绍正交频分复用（OFDM）多载波系统实现原理的基础上，针对多载波系统对同步比较敏感和大的峰均功率比（PAPR）两个问题，将多载波系统发送端的反傅立叶变换（IFFT）模块移至接收端，提出了一种基于OFDM系统信号处理方式的高速单载波系统实现方案，基于ITUM．1225信道A模型，选用BPSK，QPSK和16QAM等调制方式，根据下一代移动通信系统速率要求对提出的单载波系统进行了仿真。结果表明：该方案具有多载波系统的优点，同时又有效克服了多载波系统的不足。     

密切值法在食品安全分析评价中的应用

密切值法是多目标决策中的一种优选方法,而多测点、多项目的食品安全评价是一种典型的多目标决策问题.本文把此法应用于食品安全评价中,经过计算分析,表明该方法简便适用.     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.