滚动轴承故障诊断虚拟系统的实现

针对滚动轴承,实现了一种粗糙集理论和神经网络技术相结合的新型的故障诊断虚拟系统.该系统利用粗糙集对知识的约简能力,对采集的故障征兆数据进行预处理,即采用竞争学习神经网络把连续属性离散化,将结果导入Rosetta软件中逐步分析处理,得到最小条件属性集,在此基础上构建BP神经网络进行故障识别,将网络输出送回LabView进行显示.实例分析表明,该系统可以提高滚动轴承故障诊断的收敛速度,在期望误差相同的情况下,网络训练时间减小了176步.

基于决策融合的非侵入式电力负荷辨识方法及应用

在非侵入式负荷分解与辨识中,单独一种算法的辨识决策方法容易受算法自身的局限性以及电网对用电设备而降低辨识精度,使得不能准确获得用电设备投切情况。为此,基于多种不同算法得到的分解与辨识结果,提出了一种非侵入式电力负荷分解与辨识决策融合方法。首先,提取每个用电设备平稳状态下的负荷特征,并采用3种常用的模式识别方法进行分解与辨识。然后将得到的辨识结果,进一步采用一种加权方法对投切结果进行决策。最后采用案例分析,对决策融合方法进行了合理验证。结果证明,辨识决策方法可以有效地提高设备辨识的准确性。

RPROP神经网络在非侵入式负荷分解中的应用

为了解决常用家电设备投切状态辨识问题,提出一种以神经网络为辨识模型的方法,增强其快速辨识能力。首先,从负荷印记出发,针对各用电设备的稳态电流谐波特性,建立用电设备特征标签。然后,采用弹性BP(Resilient back propagation,RPROP)神经网络,将输入数据特征向输出层非线性映射,实现快速收敛至全局最优点。训练中采用多种设备组合方式,进行用电设备特征辨识。最终,以五类常用用电设备进行实验,实验结果表明该算法能够有效地识别家用设备的工作状态组合,且对功率相近、谐波具有较小差异的用电设备工作状态也具有很好的辨识能力。

用电信息采集系统全事件采集运行效果分析

用电信息采集系统全事件采集业务开展以后,如果采集全事件电能表超过一定比例,日冻结数据采集成功率就会显著下降。文中详细分析各类低压台区采集方案的通信性能和集中器采集工作流程,查找影响日冻结采集成功率下降的原因。之后给出提升集中器采集日冻结和全事件数据的解决方案,并提出针对本地高速通信信道的集中器抄读机制改进建议。

一种新的RS485电路参数设计方法

含有普通隔离光耦的RS485电路是智能电能表中最常用的通信电路,由于光耦器件输入输出端的信号延时与多种因素有关,难以计算,使得在较高波特率条件下通信的脉宽误差较大,从而导致较高的误码率。为了减小在高波特率通信条件下的脉宽误差,简化RS485关键电路参数的选取,本文采用DOE(实验设计,Design of Experiment)的方法对自动切换收发状态的RS485电路参数进行实验。经过示波器测试和串口通讯试验,结果表明DOE能很好地应用于RS485电路的参数选取,使脉宽误差减少到最小。

智能电网的实施与影响

收集详尽的信息,并建立完善的分析模型,做出有利的决策,智能电网才能发挥更好的安全、经济、环境影响。智能电网将助推风电等新能源的发展,会带来对通讯、智能电表等更高的需求,加速我国产业转型升级。

网络计量系统设计与应用

为了简化计量装置,降低软硬件复杂度,同时提高可靠性,降低成本,需要对网络计量进行研究,包括从产品的需求到最终端的实现。本文提出了网络计量的应用背景、设计及应用价值。目前,该系统已在现场实施、验证。

地铁竣工财务决算中的难点及对策分析

竣工财务决算能够全面反映工程项目的经济效益,但囿于地铁工程项目投资额巨大、建设周期长、涉及部门多等客观情况,致使地铁竣工财务决算过程中合同梳理、数据清理、价值匹配等环节纵横交织,操作量级及复杂程度难以估计,逐渐成为困扰地铁行业的难题。本文重点分析了地铁竣工财务决算交付使用资产明细表编制的难点,以郑州地铁2号线一期为例提出了相应的破解对策,为地铁行业竣工财务决算提供思路。