配电网管理系统中电网数据库的设计和优化

配电网管理系统是一个能对电网大量数据信息进行处理的综合系统,传统的数据处理方法已难以满足要求,必须借助于先进的数据库技术.在普通刀闸模型基础之上引入了"阻抗可变支路"模型,并为配电网络建立了与之相对应的ER模型(实体-关系模型),并依照该模型提出新的配电网数据库建库方法和优化方法,设计了对应的配电网数据库层次模型.     

基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.     

基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算

针对事故树分析法不能对管道风险进行多态性分析,且无法实现双向推理问题,提出一种基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算方法.首先,建立油田管道失效风险事故树模型,利用事故树与贝叶斯网络的转换确定贝叶斯网络结构,完成管道失效风险贝叶斯网络模型结构的构建;其次,考虑到由专家知识经验及期望最大化算法确定的网络参数存在较大的估计误差问题,引入遗传算法完成贝叶斯网络参数学习以此获取最优参数;最后,将该方法应用于实际油田管道风险问题,利用GeNIe贝叶斯网络仿真软件计算油田管道失效概率,同时对每个风险因素进行分析并得到影响管道发生失效的致因链.实验证明,所提方法在评估精度上得到了显著地提升.     

基于无线射频传感器的检测仪表设计

为克服传统油水井参数采集方法中存在的操作复杂和精度低等缺点, 设计了一种基于无线射频技术的新 型检测仪表, 详细阐述了该检测仪表的设计原理与方法。 所封装的无线射频传感器包括负责油水井数据采集 的传感器模块(压力、 电流)和将油水井参数写入至 RFID 射频卡内的 RFID 读写模块。 本检测仪表系统结构简 单, 工作稳定可靠, 数据采集精度满足要求, 改变了传统的采集数据模式。 利用该仪表采集数据, 可大幅减少 工作人员的工作量, 提高工作效率, 得到较好的启用效果。 因此表明, 所设计的无线射频传感器检测仪表是有 效的。     

小波变换基神经网络故障诊断系统及其应用

针对油田抽油机井故障诊断方法较落后和故障信息采集不充分的问题，提出一种小波变换基神经网络故障诊断系统。它先对输入信号进行离散小波变换，把由Mallat算法得到的多尺度下的离散细节信号作为故障特征，之后将其输入到神经网络进行故障模式分类。为了进一步提高诊断的正确率，一方面对神经网络的结构进行优化，另一方面采用学习率自适应调整的共轭梯度法训练神经网络的权值。对某油田32口故障油井进行诊断，正确率在95％以上，这表明该方法的有效性。     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

基于分级策略的自动人眼检测与定位

针对小波阈值法中的小波变换只能将图像分解到有限方向, 而不能较好地表征图像多方向性的问题, 用改进混合小波 方向滤波器组（HWD:Hybrid Wavelet Directional filter banks)变换代替单纯小波变换, 使在图像分解过程中更好地表征图像的多方向性, 保存更多的图像信息; 在分析小波阈值去噪原理的基础上,改变隶属度函数, 构建HWD隶属度的权系数, 从而避免因小波系数间存在幅值交叉使小波阈值法的应用受到限制。改进的HWD在损失最少图像小波系数的前提下, 能最大限度地置零噪声小波系数。实际工程图纸去噪研究表明, 改进的小波阈值法可在去除一定噪声的前提下, 保留更多的工程图纸细节信息。     

改进的细菌觅食算法

为提高细菌觅食算法的性能, 将免疫算法与细菌觅食算法融合, 利用免疫算法的克隆选择思想代替细菌觅食算法的复制操作; 在趋向性操作中, 随着迭代的进行, 逐步缩小细菌运动步长, 在保证细菌收敛性的同时增强细菌的全局搜索性能; 改进迁移操作, 保证适应度值最高的细菌不被驱散, 以提高收敛精度。仿真表明,优化后的算法得到最优值比BFA(Bacterial Foraging Algorithm)的最优值更靠近函数的最优值, 证明其寻优能力更强, 且3 个函数的方差均小于BFA 的方差, 证明其稳定性也更好。     

基于粒子群算法的抽油机故障诊断研究

提出了一种动态改变学习因子的粒子群算法,用以保证在粒子群优化算法的初始阶段,使粒子在进化初期仔细地在自身的邻域内搜索,防止粒子快速向局部最优解汇聚而错过自身邻域内可能存在的全局最优解,而在进化后期,使粒子快速、准确地收敛于全局最优解,提高算法收敛速度和精度。利用改进后的粒子群算法优化神经网络的权值和阈值,并把优化后的神经网络应用到抽油机故障检测中,结果表明用改进后粒子群算法优化的神经网络对抽油机进行故障诊断较传统BP算法更具准确性与快速性。