基于支持向量机的信息融合诊断方法

提出了一种采用小波变换进行特征提取、支持向量机进行模式分类的多传感器信息融合诊断方法。该方法首先对多传感器的信息进行加权初级融合,接着利用小波变换的时频局部特性和多尺度、多分辨特性对传感器测量信号进行特征提取,最后利用支持向量机进行分类实现信息的特征级融合和分类。将其应用于某转子实验台的故障诊断中,取得了令人满意的结果。     

离子液体调控超导研究

载流子在超导材料中扮演关键角色,其浓度调控对研究超导特性及相关量子器件至关重要.然而载流子浓度通常与其他自由度相互耦合,难以做到单一物理量变化,例如,化学掺杂同时会导致晶格等发生变化.最近迅速发展的离子液体调控技术,兼具了传统的化学掺杂和场效应晶体管优点——大范围、原位、可逆地调节载流子浓度.随着这项技术的发展,逐渐演变出两类调控思路:静电场效应和电化学调控.本文从这两个方面,回顾了离子液体调控在诱导新奇超导态和调控高温超导薄膜物性上的应用:静电场效应对绝缘或半导体体系十分有效,而对于本身载流子浓度较高的材料(如高温超导体等),电化学调控则发挥了重要作用.离子液体因其强大的原位调控能力和易于与其他手段结合的特点,正逐渐成为超导研究中不可或缺的手段,在构建精确相图、突破高温超导机理等方面发挥不可替代的作用.     

基于在线稳定分析的电网风险预控与故障处置

在线稳定分析系统能实时扫描分析电网运行情况,预警电网运行风险,为调度运行决策的科学性、预见性提供了技术支撑和手段,为电网风险预控与故障处置奠定了良好的基础,但在实践中如何充分发挥好它的作用,仍然是众多调度运行人员必须关注的课题.本文首先陈述当前湖南省调在线稳定分析系统的应用情况,然后进行1例电网风险预控与故障处置实例分析,最后提出了在线稳定分析系统应用的优化改进措施.     

基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用

阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,给出了时间序列预测分析的基本框架。将支持向量机预测模型应用于某型航空发动机的滑油金属含量监测中,并与递归神经网络预测器进行了比较。得出支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度,而递归神经网络模型在中、短期预测中与支持向量机相差不大,在较长区间预测中效果较差的结论。