基于大数据的多信息源线路跳闸故障识别方法

针对导致线路跳闸故障识别结果相对误差较高,线路跳闸故障的判断过程冗余的问题,提出基于大数据的多信息源线路跳闸故障识别方法。针对输电线路工作特点建立输电线路模型,采集电流信息,建立多信息源融合机制;应用大数据技术分析输电线路内混沌变量,识别特征数据中的异常数据,控制冗余变量;汇总多信息源线路异常数据,采用模糊聚类分类器完成跳闸故障识别。仿真实验结果表明,该方法应用后,相比正常状态线路电流幅值出现大幅度降低,其跳闸故障识别平均相对误差降低了13%与22%。

多信息源的一二次设备故障智能化识别方法

一二次设备实际产生故障时,剩余输出电压会产生波动负载,导致识别时的比差数值较小,功率反送能力较差,针对该问题,设计多信息源的一二次设备故障智能化识别方法。获取一二次设备的多信息源,处理输出电压数值为纵分量,控制一二次设备产生的波动负载,设计故障数据计算模型,联合受限玻尔兹曼机,在一二次设备与故障数据之间构建数值关系,采用二次微分处理数值支持向量机中的超参数,完成一二次设备故障智能化识别。实例测试结果表明,所设计的故障识别方法比差数值最大,功率反送能力最佳。

船舶工程多信息源的应用研究

船舶行业信息化数字化发展迅速,工程信息数据的流通及交互处理需求也日益增长,但信息的融合和应用还处于起步阶段。本研究首先从船舶需求对象、技术手段、输出格式、信息归档等方面分析船舶多源信息的特性;其次根据生产过程的状态变化对信息源进行分类;同时开展船舶工程生产组织过程中环境、物料、技术、管理状态等方面的信息融合应用研究,并以船舶脱硫改装工程为例,介绍多信息源融合在实际项目上的应用;最后对船舶多信息源研究进行展望。

基于多信息源的配电网主动抢修应用分析

配电网主动抢修在电网运行管理中占据着举足轻重的地位,其抢修效率直接关乎着供电企业服务水平。在现代化的发展背景下,供电企业面临着新的挑战,以往传统的客户保修模式已然不再适应供电客户的需求,较为局限,缺乏主动性。通过在配电网主动抢修中应用多信息源维护技术能够有效维护电网系统的正常运行,促使相关工作顺利开展,对提高稳定性与可靠性均有着一定的作用。基于此,本文论述配电网故障的相关引发因素,综合探讨多信息源的配电网主动抢修技术的实际应用状况,并以此整合出应用过程中需加强关注的问题,以期为日后配电网的抢修工作提供有效参考。

基于多信息源的电压安全全过程预警及防控系统

电力系统电压失稳事故时有发生,从而引起电力界的广泛关注,然而电压稳定分析、判别与防控是困扰世界电力工作者多年的难题。文中阐述了基于多信息源的电压安全全过程预警及防控系统功能框架结构,分别介绍了静态、暂态、中长期和基于响应信息在内的多时间尺度全过程电压稳定防控技术,通过静态电压稳定指标、基于戴维南等值跟踪的失稳模式判别、基于WAMS的电压裕度分析等方法实现电压稳定判别及防控,并指出了所涉及的关键技术。该系统可实现大电网电压稳定快速量化评估与辅助决策,对提高电力系统电压安全预警及防控水平,降低电压崩溃事故发生概率,具有重要理论指导和工程实践意义。

基于多信息源的股价趋势预测

股票价格及趋势预测是金融智能研究的热门话题。一直以来,各种各样的信息源被不断尝试用于股价预测,例如基本经济特征、技术指标、网络舆情、财务公告、财政新闻、金融研报等。然而,此类研究大多数只使用一种或两种信息源,使用3种及以上信息源的极为少见。信息源越多意味着能够提供更加丰富的信息内容和更多不同的信息层面。但是由于各种信源的本质不同,其对股票市场的影响程度不同,因此将多种信源融合起来进行股价预测并非易事。此外,多信源也增加了维度灾难的风险。基于信息融合的目的,尝试同时利用基本经济特征、技术指标、网络舆情3种信息源来进行股价预测。具体做法:先对不同类型的信息源数据进行针对性的处理,使其形成统一的数据集,然后使用SVM分类器建立预测模型。实验结果表明,在选用线性核函数和考虑非交易日数据时,使用这3种信源组合的预测模型的预测效果要比使用单一信源或者两两组合的预测效果好。此外,在收集数据时发现,在非交易日(例如周末或停牌期)虽没有买卖但网络舆情剧增。因此,在实验数据中添加了非交易日的舆情情感数据,分类精准度有所提高。研究结果表明,基于多信源融合的股价预测虽然困难,但是在适当地选择特征和针对性地进行数据预处理后会有较好的预测效果。

基于EKF和多信息源融合的空间交会对接过程实时定轨方法

针对我国空间交会对接任务的快速轨道计算,建立了融合使用USB测量数据、中继星测量数据、目标飞行器和飞船间测量数据以及船载高精度加速度计数据的模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和多信息源数据融合实时确定目标飞行器和飞船轨道的方法,并给出了软件实现流程。

电机滚动轴承故障诊断的多信息源数据融合方法

在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故障诊断的准确率较低。分析了传统故障诊断系统的弊端,并介绍了多信息源数据融合诊断系统的结构及其在故障诊断应用中的优势,并通过实例分析,采用3个独立传感器对轴承故障信号采集,并通过经验模态方法对信号处理得到故障特征向量,最后应用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每使用一次D-S证据理论的合成,均会提高故障诊断的准确率,进一步说明多信息源数据融合故障诊断系统的的可行性及有效性。

多信息源评分

使用多信息源评分来对分析阶段出现的歧义进行消歧．多信息源评分综合运用了词汇、词性、句法和语义信息．并针对不同规模的训练集和测试集，分别给出按最大可能原理和输出多个评分结果的正确率．实验结果表明：对于训练集和测试集，两种方法在考虑上下文时都比不考虑上下文的正确率高．对于训练集，当语料规模越来越大时。正确率也逐渐在增加．

多信息源数据库入侵检测系统

通过对数据库安全威胁来源进行分析,建立了多信息源数据库入侵检测系统模型,并给出了系统各部分实现方法。多信息源数据库入侵检测系统可以实现跨信息源安全事件综合关联分析,能够有效减少漏报、误报现象,增强数据库入侵检测系统检测能力。

MAS在多信息源联合使用中的应用

文章介绍了以Multi-AgentSystem为基础,创建的一种多种信息源联合使用系统。该系统可以提供对包括各种异构数据库系统和HTML/XML在内的多种信息源的透明的、统一的查询功能。文章主要阐述了系统的功能模型,层次结构和采用Multi-Agents的系统框架,并详细介绍了系统的执行流程。

基于站内、站间多信息源的站域-广域一体化保护系统研究

为了进一步提高电网后备保护的可靠性,文章研究了一种基于站内、站间多信息源的站域-广域一体化保护系统,建立了站域-广域保护信息传输、融合、协调机制,研究继电保护功能配置及原理。在此基础上,结合浙江电网实际数据建立站域-广域仿真测试系统,对站域-广域一体化保护系统的有效性及可行性进行测试验证,结果表明该方法相比于传统的后备保护具有更快的电压恢复速度,提升了系统整体性能。

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。

三维地图及多信息源的三维地图生成的研究

随着三维地图的快速发展,当前很多城市都建立了一定规模的三维城市模型应用.即通过对地面及物体进行全方位的连续扫描,获得地面及物体表面每个采样点的空间坐标信息,同时获得地面和物体的影像,利用计算机处理软件来形成实景的三维模型,将在三维模型中加入真实物体的纹理信息,然后去除噪声并对图像进行优化,从而获最为近似的三维地图.由于三维地图是对现实世界按一定比例的抽像描述,具有逼真的三维地形和地物,有利于在三维虚拟地理环境中对地理进行认知和实现空间地理的分析和利用.文中从三维电子地图的发展入手,分析了三维地图的特点,并进一步对多信息源的三维地图生成进行了具体的阐述.

基于多信息源的配电网主动抢修应用分析

将多信息源端维护技术运用到配电网主动抢修过程之中,可以维护电网系统运行的安全性、稳定性和可靠性,促进电网系统各项工作的顺利进行。鉴于此,基于多信息源端维护技术的基本情况展开分析,然后针对多信息源端维护技术在配电网主动抢修过程中的应用情况进行说明,并指出了其中一些需要注意的问题,仅供参考。

基于多信息源机床主轴轴承故障诊断研究

主轴轴承作为机床关键零部件,当前对其的剥落或变形故障研究较成熟,而对打滑烧伤关注较少,传统诊断方式由于后者的故障特征信号微弱而诊断效果不理想。近年部分研究者尝试引入深度学习以自动的高效的挖掘深层特征,对提升机床主轴轴承故障诊断精度的帮助有限。为改善诊断精度,通过检测不同转速下的振动及主轴磨合过程温升曲线趋势,增加了主轴轴承的故障信息量,结合深度学习,在机床主轴轴承故障诊断上取得了一定效果,为主轴轴承故障诊断提供了指导。

基于多信息源融合的国六重型柴油车OBD-Ⅲ系统设计

依据《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》规定,国六车辆应装备远程数据采集系统,即OBD-Ⅲ系统。基于目前OBD-Ⅲ系统数据有限,缺少对车辆的全面了解的情况,设计并研制了基于多信息源融合的国六重型柴油车OBD-Ⅲ系统,采取多源信息融合的方法采集传感器节点、发动机动力CAN、车辆OBD诊断接口的数据,信息更加全面。通过滑动平均法对数据样本进行预处理,处理后的数据与便携式排放测试系统(Portable Emission Measurement System,PEMS)实测数据结果基本一致,对管理部门监测车辆排放更具有现实意义。

多信息源火灾报警器

人类发明用火以来,火灾就开始威胁着人类自身的安全。 直到20世纪由于核技术和电子学的出现,采用了放射 源和传感器,人们才可以制造出比较可靠的火灾报警器,利用它们在无人值守的地方连续监测环境变化,自动捕捉火灾的前兆及伴生信息,适时发出报警信号,提示人们注意,把火灾消灭在萌芽状态。 目前全世界使用最多的火灾报警器是离子感烟探测器。它利用一小片镅的放射性同位素(Am241)连续向外部发出α射线,使周围的空气部分电离产生正负离子。在这种探测器中还有两对产生电场的金属电极,在电场作用下正离子向负电极迁移,负离子向正电极迁移,形成一种稳定的电流。当火灾发生时,伴生的烟雾随着热气流升腾到天花板上。

基于数字孪生的多信息源输电网数据融合方法

多信息源输电网数据的复杂性会影响电网应用效果,为解决这一问题,提出基于数字孪生的多信息源输电网数据融合方法。该方法首先构建北斗·数字孪生系统整体架构,结合系统互动层及公网形式搭建系统采集平台,实现多信息源输电网数据的采集;基于采集结果对多信息源输电网数据实施标准化处理,以此实现数据的量纲统一变换;在此基础上计算数据关联性,并将其作为数据融合的基础,大大地提升了数据融合效果;最终采用联合卡尔曼滤波算法融合多信息源输电网数据,实现多信息源输电网数据融合。实验结果表明,通过对该方法开展融合效率及融合性能测试,验证了该方法的适用性高、有效性强。

基于多源多层次信息融合的网络安全态势感知方法

针对网络安全态势感知范围局限、信息来源单一及准确性偏差较大的问题,提出了一个全方位整体上感知网络安全态势框架.充分考虑多信息源和多层次信息融合,从3个维度上动态生成网络当前安全状况,准确地反映网络当前安全态势,易于逆向查找异常组件.提出"3σ法则"离散化连续型随机变量方法,对建立适合处理非确定性信息融合的贝叶斯网模型有重要的理论与实践指导意义.最后,利用网络实例数据,对该模型和算法进行了验证,结果表明了该方法的正确性.