基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术

针对水轮机结构复杂等特点,传统的时差定位及模态定位方法不能满足其裂纹水轮机叶片定位要求,提出利用小波神经网络对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.训练采用标度共轭梯度算法(SCG),并对输出结果采用竞争处理方式.结果表明,与BP网络相比,小波神经网络提高了定位的准确度,所确定的裂纹位置最大误差仅为4.2%,是一种适合复杂结构的定位方法.     

基于改进支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机训练时间长、分类速度慢、故障诊断率不高等问题,引入模糊算法对支持向量机进行优化.先利用模糊C均值求得样本中心,再利用支持向量机中的二分类法对故障进行准确定位,达到诊断的目的.仿真结果表明,相比于支持向量机、BP神经网络和改良三比值法,改进后的支持向量机的故障诊断准确率最高.     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良．     

基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断

以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。     

人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位

为了提高传感器节点的定位效果,针对支持向量机参数优化问题,设计一种人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位模型.首先采集传感器节点的相关数据,提取有效参数;然后采用支持向量机建立传感器节点定位模型,并采用人工蜂群算法解决支持向量机的参数选择问题;最后在MTALAB2014平台进行传感器节点定位实验.实验结果表明,该模型可以反映当前传感器节点的位置,获得较精准的传感器节点定位结果.     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.     

采用WSVM的三维无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络三维节点的定位精度,针对SVM的核函数构建问题,提出一种基于小波支持向量机(WSVM)的定位算法.首先,收集三维传感器锚节点信号强度,构建支持向量机学习样本;然后,将其输入到小波支持向量机进行学习,建立三维传感器节点定位模型;最后,采用仿真实验对模型性能进行测试.研究结果表明:与传统三维定位算法对比,使用小波支持向量机中的三维传感器节点进行定位时,精度水平得到有效提升,获得更加稳定的节点定位结果,可以广泛应用于实际无线传感器网络系统中.     

基于ν-支持向量机的时用水量预测模型

为解决BP神经网络结构较难确定以及过学习的问题,在对时用水量序列进行相关分析的基础上,建立了基于ν-支持向量机(ν-SVM)的时用水量预测模型.ν-sVM算法通过引入参数ν代替传统支持向量机算法的不敏感系数ε,有效地控制支持向量个数.实例分析结果表明,与基于BP网络的预测模型和基于传统SVM的预测模型相比,基于ν-SVM的时用水量预测模型建模速度更快,预测精度更高.     

混流式转轮叶片裂纹原因分析及处理技术探讨

通过对国内几大典型电站混流式转轮叶片出现裂纹原因及处理结果的分析,认为混流式转轮叶片的结构、刚度、强度、材质特性、装焊质量和运行工况的科学设定是避免叶片裂纹产生的基本或明显因素;而叶片出口卡门涡频率与叶片固有频率关系的正确设定是消除裂纹产生与发展的潜在或促进因素.因而应用CFD软件对叶片进行水力设计与分析的同时,对卡门涡频率和叶片固有频率进行专项分析、计算,在确认两者无约数关系的条件下,给出较佳的设计方案.     

基于CFD的转轮叶片对虹吸式水轮机水力性能的影响分析

为了更加高效地利用超低水头水力资源,设计了一种采用虹吸式出水流道的轴流式水轮机。针对这一形式的水轮机,在设计水头和额定转速下采用CFD进行三维数值模拟,计算各过流部件的水力损失,研究水轮机的水力性能。通过改变转轮叶片出水边翼形,对比分析转轮出口水流流态与虹吸式出水流道水头损失的关系,研究不同叶片对虹吸式水轮机水力性能的影响。结果表明,在水头、转速和导叶开度相同的情况下,各修改方案中叶片3使得出水流道水头损失较小,其对应的平均涡角为13.26°,出水流道水头损失为0.135 m,水轮机的效率也较高(为89.33%)。此外,选取效率较高的叶片,改变叶片数量,分析其对虹吸式水轮机水力性能的影响。     

Dynamic Stresses in a Francis Turbine Runner Based on Fluid-Structure Interaction Analysis

Fatigue and cracks have occurred in many large hydraulic turbines after they were put into production. The cracks are thought to be due to dynamic stresses in the runner caused by hydraulic forces. Computational fluid dynamics （CFD） simulations that included the spiral case, stay vane, guide vane, runner vane, and draft tube were run at various operating points to analyze the pressure distribution on the runner surface and the stress characteristics in the runner due to the fluid-structure interactions （FSI）. The dynamic stresses in the Francis turbine runner at the most dangerous operating point were then analyzed. The results show that the dynamic stresses caused by the hydraulic forces during off-design operating points are one of the main reasons for the fatigue and cracks in the runner blade. The results can be used to optimize the runner and to analyze other critical components in the hydraulic turbine.     

转轮叶片裂纹声发射信号的特征提取及其传输

为了实现水轮机转轮叶片裂纹在线监测,本文对基于DSP的转轮裂纹声发射检测系统进行了软件和硬件设计,实现了对金属裂纹声发射信号进行分析并提取其信号的特征参数,然后通过蓝牙模块将特征参数传到上位机.经实验测试表明提取的声发射信号特征参数有效,数据传输误码率低.     

贯流式水轮机桨叶涡动力学优化设计

为了优化贯流式水轮机桨叶的叶型,引入边界涡量动力学理论。对初始设计的导叶和桨叶叶型进行全流道三维湍流模拟,分析了桨叶表面上边界涡量流分布状态,找到了局部流动不良的部位。通过调整设计中给定的速度矩分布规律,对桨叶叶型进行优化。叶型改进后,桨叶轮毂附近和进口边附近边界涡量流分布明显改善,转轮效率提高。计算表明:桨叶表面上边界涡量流分布状态更有效地反映了转轮的流动性能,能够为叶型优化提供可靠的依据。     

混流式转轮的性能预估和增容优化

通过对原型混流式转轮的三维定常湍流计算,找出导致水轮机出力达不到设计要求的原因,根据计算结果对原型转轮提出增容优化改造建议,对改造后的转轮性能进行预估,以验证增容优化改造方案的可行性.流场计算以连续方程和雷诺时均N-S方程为基础,选用标准k-ε两方程湍流模型使方程组封闭,通过贴体坐标下的有限体积法对控制方程进行离散,数值求解采用SIMPLIC算法.计算结果表明,增容优化改造后的水轮机转轮流场分布较为合理,满足电站水力参数的要求,改造方案可行.此方法也可推广到转轮水力设计中.     

水轮机转轮制造新技术

重点阐述了水轮机转轮制造的新技术,包括转轮叶片数控加工、热弯成型、双电子经纬仪、三维数显划线机计算机辅助测量系统和转轮平衡工艺等.     

混流式水轮机转轮应力场的有限元分析

混流式水轮机是大型水电站的重要设备之一,在运转中,水轮机转轮的叶片上常常有疲劳裂纹发生,本文借助于有限元法给出了叶片中的应力场,并提出了产生疲劳裂纹的原因,同时还讨论了叶片的工作载荷,为研究混流式水轮机转轮叶片的疲劳强度提供了有用的资料。     

水轮发电机组异常声响成因探讨

简述了福建沙县城关电站灯泡贯流式水轮发电机组运行中出现的周期性异常声响情况;分析了声响形成和消失的机理.提出了主导成因:水轮机导叶小开度时,产生涡列,涡列与弹性浆叶相互激励,导致振幅突变;发电机转子与定子间隙不均匀,引起周期性磁拉力分量,通过主轴、转轮传至浆叶,改变激振频率.根据分析,采取了改进措施:在浆叶前部的水流中采取适量补气措施,经试验,取得了较好效果,基本解决异常声响问题.     

轴流式水轮机叶片建模与优化

在枯水期,由于转轮叶片效率低,一些地区轴流式转轮不能发电。为了解决这一问题,改善转轮叶片非圆曲线的设计尤为重要。当前,CAD软件不能够对非圆曲线进行延伸,在分析其原因的基础上引入了趋势外推法。研究了各段翼型截面的分布规律,建立了多项式曲线延伸数学模型,利用MATLAB软件的编程找到叶片已知点的内外侧延伸点以及运用MATLAB软件的曲线拟合功能来改善叶片的形状,以使叶片表面趋于光滑,从而减小功率损耗和提高运行效率。为了完善非圆曲线智能延伸功能,基于C++编程,对NX软件进行二次开发,进一步优化了轴流式转轮叶片。