基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断

目的为了解决双向DC-DC电力变换器的软故障诊断精度不高的问题,方法提出基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断模型。首先,分析双向DC-DC电力变换器中电容、电感和MOSFET管的故障机理,通过仿真实验模拟各元件失效后变换器的输出电气参数变化,从而确定变换器不同元件故障时对应的故障特征参数;其次,构建改进的LSTM-SVM双向DC-DC电力变换器故障诊断组合模型,在LSTM中添加Mogrifier门机制,提高LSTM提取时间序列原始数据中微弱特征的能力;最后,由于传统LSTM的末端分类器为Softmax,其主要解决单一元件诊断问题,变换器故障类型较多,维数较高,所以采用麻雀搜索算法优化的SVM代替原有的Softmax函数,对LSTM输出的数据进行故障分类,提高故障诊断的准确率。设置双向DC-DC电力变换器充放电两种状态下,包含电解电容、电感和MOSFET单双管故障在内的24组故障,分别采用本文构建的改进的LSTM-SVM和原始的LSTM-SVM双向DC-DC变换器故障诊断模型进行诊断。结果结果表明,改进的LSTM-SVM故障诊断模型诊断准确率平均值为99.71%,原始的LSTM-SVM故障诊断模型诊断准确率平均值为88.48%,改进的LSTM-SVM故障诊断模型对各元件的故障诊断正确率均高于原始的LSTM-SVM故障诊断模型的。结论基于改进LSTM-SVM的双向DC-DC电力变换器故障诊断模型实现了对双向DC-DC电力变换器中的电解电容、电感和MOSFET单双管故障的准确诊断。

同步电动机电磁力角与最大推力控制策略的研究

针对垂直运动永磁直线同步电动机的特点 ,通过对其力移特性分析 ,得出了电磁力角与最大推力控制策略 .该控制策略将电机的稳定控制引入到最大推力控制中 ,根据电机实际位移量的变化 ,直接控制直线电机的电磁力角 ,实现直线电机的速度控制 ,响应速度快、超调量小 ,有效地提高了永磁直线电动机垂直运输系统运行的稳定性。

线性系统区域稳定的可靠控制

针对线性系统,提出了抵御系统执行器故障和不确定性的状态反馈区域稳定可靠控制设计问题.通过对具有连续增益故障控制系统的分析,给出了区域稳定可靠控制器存在的充分条件和设计方法.所设计的区域稳定可靠控制器可以消除执行器故障对闭环系统极点配置的影响.使用线性矩阵不等式(LMI)表示的结果能够容易得到可靠控制增益的数值解.通过CH-47双旋翼直升机的实例仿真验证了该结果的可行性.通过比较区域稳定正常控制系统和可靠控制系统,进一步说明对系统进行可靠控制设计的必要性.

具有执行器故障的保成本可靠控制

针对线性定常系统,在涉及不确定性的保成本问题基础上,提出了带有执行器故障扰动的保成本可靠控制问题·给出了更实际、更一般的故障模型·在考虑执行器故障模型的基础上,给出了系统渐近稳定及可靠保成本的充分条件·通过求解代数Ricatti方程完成动态反馈控制器的设计·并且进一步说明当系统无故障时,系统渐近稳定且具有良好的保成本指标·当系统的执行器发生故障时,系统仍保持渐近稳定且满足一定的保成本指标·仿真实例验证了本文结果的有效性·

基于PLC的多机驱动带式输送机控制系统的硬件设计

文章在分析多机驱动带式输送机工作原理及控制要求的基础上,设计了基于PLC的多机驱动带式输送机控制系统。详细介绍了该控制系统的硬件配置和控制方案、传感器与执行器的选型,解决了信号的安全隔离、大功率阀的驱动和防爆等技术问题。现场实验表明:该系统具有安全可靠、使用灵活、功能强大等特点。

基于LMI双故障动态输出反馈完整性控制

针对线性系统,基于线性矩阵不等式(LMI)给出了具有完整性的动态输出反馈控制器的设计方案,所得到的结论,不仅给出分别考虑执行器和传感器两类部件发生故障的完整性设计方案,而且给出了考虑执行器或传感器任何一类部件发生故障的完整性设计方案．本文使用了比离散故障模型更具有实际意义的连续故障模型．一个数值例子说明了所提方法的有效性．

一类不确定线性系统区域稳定的可靠控制

针对具有不确定性的线性定常系统,提出了考虑执行器故障的圆盘极点可靠配置问题·在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,给出了将极点配置到指定圆盘内可靠控制存在的充分条件·通过求解LMI完成状态反馈可靠控制器的设计·利用仿真实例验证了本文提出设计方法的可行性,并且通过与不考虑故障和不确定因素的系统比较,进一步说明对系统进行可靠极点配置的必要性·

基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测

光伏序列具有的较高复杂性对光伏发电功率的预测精度产生了极大影响,对此提出一种基于VMD-LSTM与误差补偿的光伏发电超短期功率预测模型。该模型第1阶段采用VMD算法将原始功率序列分解为若干个不同的模态,并对其建立对应的LSTM网络模型进行预测,通过对各模态的预测结果求和得到初始预测功率;第2阶段采用LSTM网络对误差序列进行误差补偿预测,然后将初始预测功率和误差预测功率求和得到最终预测结果。仿真结果表明,该预测模型对天气具有较高的适应性,预测精度达到97%以上。

线性不确定系统具有方差约束的可靠控制

在指定极点区域和状态方差约束的前提下,研究了线性不确定系统的可靠控制问题·采用比离散故障模型更实际和一般的连续增益故障模型,利用LMIs方法在不附带保守性的情况下,给出了可靠控制存在的条件·在执行器故障的情况下,保证一个可接受的方差上界,同时优化无故障情况下系统的性能·仿真例子说明了本文设计方法的有效性,进一步比较正常控制与可靠控制的效果,说明了本文提出方法的必要性·

基于压缩映射改进的粒子滤波声源跟踪方法

针对声源目标因运动突变而产生的跟踪精度降低的问题,提出了一种基于压缩映射改进的粒子滤波声源跟踪方法。首先利用瑞利分布对加速度信息进行修正,并将其引入到目标运动模型中以增强声源信息的维度;其次将采样粒子集压缩映射到目标运动界限范围内,从而提高声源目标估计的准确性;最后引入退火因子改善粒子集因压缩映射带来的样本匮乏问题。实验结果证明方法不仅在一般的声源运动中同样效果较好而且适应于突变运动,具有一定的鲁棒性。

基于序列判定的多维网络双向链路稳定性预测

为了确保多维网络双向链路的稳定运行,提出一种多维网络双向链路稳定性预测算法。根据多维网络维数定义和小世界网络特性分析结果,获取多维双向网络的主要特征,通过提取的特征建立多维网络模型,采用稀疏编码网络方法对模型降维处理。以结构相似性为基础,计算降维处理后多维网络双向链路中不同节点之间的相似度,通过相似度排序结果获取一个连边序列,以连边序列为判定依据实现多维网络双向链路稳定性预测。实验结果表明,采用所提算法可以获取高精度、高效率的预测结果,有利于提升网络链路的稳定性。

基于模糊控制的失重秤配料过程控制策略

介绍了模糊控制的基本原理以及输入量和输出量的模糊化处理方法,阐述了模糊决策与推理规则以及模糊量转换为精确量的方法.以物料重量偏差和偏差变化率为输入量,以电磁振动给料机的给料速度为输出量,采用模糊决策,根据配料状态的变化实时调整配料速度,有效地提高了配料精度和配料速度,提高了企业经济效益.

煤矿6kV动力电缆绝缘在线监测系统研究

针对煤矿井下6 k V供电系统电缆离线检测的不足,设计了一种电力电缆在线监测系统,并进行了实验验证。在供电系统中注入低频电压作为系统的激励信号,运用设计的监测单元对分支电缆的低频电压和低频电流信号进行调理和精确测量,采用高性能信号处理器结合矢量方程和全波傅里叶算法,计算出所有电缆分支的对地绝缘电阻值。同时运用CAN总线建立监控系统实现了电缆线路的故障选线。实验结果表明,监测系统有效的解决了线路电抗和互感器电抗参数以及不平衡电流对测量精度的影响,可以实时监测所有电缆分支的对地绝缘电阻值,测量误差在3%以内。

分段式永磁直线同步电动机动子位置(功角)和速度的测量

提出了一种连续的分段式永磁直线同步电动机位置(功角)和速度的检测方法。通过在各段电动机的边端槽中附加传感线圈检测动子在运行过程所感应的空载电动势,从中解出动子的位置(功角)和速度。侧重叙述了位置(功角)和速度的测量原理,电枢电流在测量绕组中产生的互感电动势的消除方法,以及试验结果分析。

基于小波理论和故障暂态信号的小电流接地故障选线策略

为解决单相接地故障稳态特征信号微弱而造成的选线困难问题,提出基于小波理论和故障暂态信号的小电流接地故障选线策略。该方法首先根据电网零序电压是否突然大幅升高判断电网是否发生了接地故障,并根据零序电压的模极大值出现的时刻确定接地故障发生的时间点;其次,提取故障前后一个周波内的线路电流数据进行小波分解;最后,分析、比较电流信号小波分解后的结果,确定故障线路。通过多个现场实例验证,可以实现小电流接地故障有效选线。

基于神经网络永磁直线同步电动机提升系统动态模型建立与仿真

永磁直线同步电动机(PMLSM)提升系统,在结构上、控制机理上均与传统的提升模式不同。电机存在着铁心开断、三相绕组分布不对称以及运行过程中参数变化较大等因素。采用理想的解析模型难以准确地反映该系统的运动特性。本文运用BP神经网络,建立了该系统的动态模型。侧重介绍了网络的学习算法,模型的构建、训练样本的获取、训练系数的选取等方法。仿真和实验结果表明,该模型比用解析法建立的数学模型更能逼真地反映出PMLSM提升系统的基本运动特性。对该系统的运行特性分析及控制策略的研究都具有实际的应用价值。

考虑执行器故障的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对具有不确定性的线性定常系统 ,提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器设计问题 .在更一般且更实际的执行器故障模型基础上 ,给出了系统输出渐近跟踪参考输入的可靠跟踪控制存在的充分条件 ,通过求解 L MI完成状态反馈可靠控制器的设计 .仿真实例验证了该设计方法的可行性 ,并且通过与不考虑故障的正常控制系统的比较 。

变压器油中气体组分含量在线监测与故障诊断

电力变压器运行可靠性直接关系到电力系统的安全及供电可靠性,为提高电力变压器故障诊断的准确率,由在线监测变压器油中溶解气体组分含量分析,提出了基于人工免疫和模糊C均值聚类分析方法有效结合的变压器故障诊断算法,通过对电力变压器油中的溶解气体进行分析,实现对变压器的故障诊断。重点研究了基于人工免疫网络的变压器故障样本数据处理、基于模糊C均值聚类对变压器故障的识别,以及仿真实验。实验结果表明:提出的算法能有效对变压器故障类型进行分类,该算法在变压器故障诊断中有较好的应用前景。

基于模糊综合评价的矿用提升机电气传动系统状态评估

为了准确评估矿用提升机电气传动系统的健康状态,及时实施状态维修,保障提升机系统能够安全可靠运行,提出了基于模糊综合评价的矿用提升机电气传动系统状态评估方法。在对该传动系统各组成部分故障分析的基础上,构建了状态评估的指标体系,采用层次分析法计算指标的权重,并引入劣化度分析对指标标准化处理。最后对河南某矿型号为JKMD-4?4(Z)的提升机电气传动系统进行多层次模糊综合评价。结果表明:通过仿真分析验证,所建立的状态评估模型能准确地判断矿用提升机电气传动系统的运行状态。

基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略

箱式变电站广泛应用在工商业及城镇输配电系统中,在电力系统中发挥着重要作用,对箱式变电站的故障诊断具有重要意义。通过对箱式变电站内部结构、工作原理的研究,对箱式变电站的故障及故障特征进行分析,提出一种运用遗传算法与BP网络相结合的故障诊断网络模型,对系统数据进行融合训练,并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化,避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端,使模型具有良好的收敛性和适应性。仿真结果表明,该网络具有良好的识别效果,在箱式变电站的故障预测中具有很好的应用前景。