期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于PCA-PDBNs的故障检测与自学习辨识 被引量：21
1
作者 王培良 夏春江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1147-1154,共8页
如何提高工业过程故障识别的准确性及其算法训练的效率一直是故障检测与辨识研究领域的重点和热点。将深度学习方法引入该领域,结合粒子群优化(PSO)算法和深度信念网络(DBNs),提出了一种基于PSO的DBNs辨识方法(即PSODBNs,PDBNs),使用该... 如何提高工业过程故障识别的准确性及其算法训练的效率一直是故障检测与辨识研究领域的重点和热点。将深度学习方法引入该领域,结合粒子群优化(PSO)算法和深度信念网络(DBNs),提出了一种基于PSO的DBNs辨识方法(即PSODBNs,PDBNs),使用该方法对复杂函数的拟合进行了数值仿真。实验结果表明,相比于基本的DBNs模型,经PSO算法对网络参数优化后的DBNs模型获得了更好的函数逼近效果,具有更高的辨识精度。为验证该方法在实际工业过程故障检测中的可行性,结合主元分析(PCA),提出了一种PCA-PDBNs模型,并将此应用于田纳西-伊斯曼(TE)过程的故障检测中,结果表明,基于PCA-PDBNs方法降低了故障检测模型的复杂度,进一步提高了对未知故障类型的辨识精度,取得了较好效果。 展开更多
关键词 深度信念网络 粒子群优化 主元分析 故障检测 自学习辨识
下载PDF
电厂侧自动电压控制系统研究及应用 被引量：11
2
作者 郝飞 黄凯 +1 位作者 刘吉臻 顾全 《现代电力》 2009年第6期62-65,共4页
为提高电厂侧自动电压控制系统(AVC)的调节性能和跟踪效果,结合现场实际调试经验,提出AVC控制技术和手段的改进方法。首先针对电厂AVC控制问题,建立逐步逼近的数学模型,保证电压和无功调节方向的一致性;然后采用自学习的方法对系统阻抗... 为提高电厂侧自动电压控制系统(AVC)的调节性能和跟踪效果,结合现场实际调试经验,提出AVC控制技术和手段的改进方法。首先针对电厂AVC控制问题,建立逐步逼近的数学模型,保证电压和无功调节方向的一致性;然后采用自学习的方法对系统阻抗进行辨识,并对结果进行工程化的处理,简化辨识过程的同时提高其准确性;最后在对机端电压越限处理上,引入预测和动态死区相结合的方法,从而形成一个动态的边界,在保证发电机运行安全的同时,大大改善了对母线电压的跟踪效果。该方法已在基于SCADA/EMS一体化平台的RCS-9001发电厂网络控制系统中得到实际应用,效果良好。 展开更多
关键词 自动电压无功控制 系统阻抗 励磁系统 自学习辨识 机端电压
下载PDF
基于PCA-SVDD的故障检测和自学习辨识 被引量：6
3
作者 祝志博 王培良 宋执环 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期652-658,共7页
为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷,提出一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法.应用主元分析(PCA)实施故障检测并对故障数据运用PCA特征提取,提出3种基于主元分析-支持向量数... 为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷,提出一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法.应用主元分析(PCA)实施故障检测并对故障数据运用PCA特征提取,提出3种基于主元分析-支持向量数据描述(PCA-SVDD)的模式判别方法来实现故障的自学习辨识:考虑故障辨识时可能出现的类分布重合问题,分析和比较了基于欧氏距离和归一化半径判别这2种方法,提出针对新型未知故障辨识的加权归一化半径判别法.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,说明了提出的故障检测和自学习辨识算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 主元分析-支持向量数据描述(PCA-SVDD) 特征提取 故障检测 故障自学习辨识
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部