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1.
随着电气化进程的加快,对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障,且故障识别较慢、精确度不高等问题,提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法首先,依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据,并完成各类别的标签指标设计;其次,针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题,采用动态协同更新机制进行改进;然后,构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型(DCUMPSO ELM);最后,通过仿真实验分析,验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性,为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路 相似文献
2.
《河南师范大学学报(自然科学版)》2021,(2)
针对两类平行顾客进入排队系统服务的问题,给出在完全故障且可中断启动时间排队模型中两类顾客的均衡策略分析.在该排队系统中,两类顾客平行到达且服从不同参数的负指数分布.系统在服务过程中可能会发生故障,只要系统发生故障就停止工作进入维修状态,直到维修完毕进入忙期.在完全可见的情形下,在考虑"收益-成本"的基础上,提出合理的效用函数对两类平行顾客进行均衡分析,根据自身收益情况考虑个体的最优策略和统筹全局的社会最优收益.此外,通过数值模拟分析系统参数对顾客行为策略的影响. 相似文献
3.
中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。 相似文献
4.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85%. 相似文献
5.
韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。 相似文献
6.
基于实时监测的轴承寿命预测方法 《山东科学》2021,34(3):42-48
从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in(1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。 相似文献
7.
8.
工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题。本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法。通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量。该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析。通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95. 45%,召回率为91. 3%。 相似文献
9.
为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法。首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息。其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson, DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有效提取重要噪声信息,选取重要的ICs。再次,将包含重要信息的ICs作为SVM模型的输入,获得判别分类函数,将测试数据的ICs输入该模型,对其进行故障检测和监视。最后,将新算法运用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程,并与PCA,LPP,ICA,SVM和ICA-SVM方法进行比较。结果表明,所提方法降低了样本间的自相关性,有效提高了故障检测率。因此,新算法在一定程度上加强了对隐藏非高斯信息的提取与识别,为提高SVM算法在工业过程故障检测中的应用性能提供了参考。 相似文献
10.
为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效. 相似文献