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电机重启动的控制策略 被引量：4
1
作者 王宏英 龚世缨 《电气传动》 北大核心 2013年第7期68-71,共4页
提出了一种高压大容量变频调速异步电机瞬时失电后重启动的控制策略。该方法基于异步电机数学模型,利用瞬时无功功率理论,在高压变频器失电后重新上电时,能够快速可靠地辨识出电机运行工况,从而快速恢复变频调速系统的正常运行。说明了... 提出了一种高压大容量变频调速异步电机瞬时失电后重启动的控制策略。该方法基于异步电机数学模型,利用瞬时无功功率理论,在高压变频器失电后重新上电时,能够快速可靠地辨识出电机运行工况,从而快速恢复变频调速系统的正常运行。说明了实现该控制策略的控制器设计计算方法,指出了应用中要解决的一些问题。在工业现场的实际应用验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 瞬时无功功率理论 运行状态辨识 感应电机
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基于广义形态差值滤波与极限学习机的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：2
2
作者 徐存知 熊新 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第1期54-57,共4页
由于工业设备工作环境恶劣、工况复杂,设备所采集的振动信号含噪声较多,难以准确提取设备运行状态的特征。因此,提出一种广义形态差值滤波和极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明:经广义形态差值滤波后的振动信号特征... 由于工业设备工作环境恶劣、工况复杂,设备所采集的振动信号含噪声较多,难以准确提取设备运行状态的特征。因此,提出一种广义形态差值滤波和极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明:经广义形态差值滤波后的振动信号特征更易区分,与BP神经网络相比,极限学习机具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 广义形态差值滤波 极限学习机 降噪 特征指标 故障分类模型 运行状态辨识
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基于运行状态辨识的机械零部件可靠性评估方法研究
3
作者 汪再如 《河南工程学院学报（自然科学版）》 2022年第2期38-41,共4页
滚动轴承是机械设备的重要部件,其可靠性直接影响整个机械设备的工作状况。以滚动轴承为研究对象,基于运行状态辨识评估其可靠性来保证整个机械设备的生产工作。通过滚动轴承振动测量数据的时域特征分析,利用聚类分析法对滚动轴承工作... 滚动轴承是机械设备的重要部件,其可靠性直接影响整个机械设备的工作状况。以滚动轴承为研究对象,基于运行状态辨识评估其可靠性来保证整个机械设备的生产工作。通过滚动轴承振动测量数据的时域特征分析,利用聚类分析法对滚动轴承工作阶段进行不同故障状态的划分,结合故障滚动轴承测量数据,寻找可靠性与时域特征之间的关系,结合峭度分析法和BP神经网络有效地评估滚动轴承的可靠性。 展开更多
关键词 可靠性评估 运行状态辨识 滚动轴承 故障程度
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基于拓扑运行状态辨识的负荷转供技术
4
作者 付俊强 吴磊 《农村电气化》 2024年第4期1-5,共5页
针对变电站发生全停后开关状态无法识别而引发的问题,提出一种考虑配网实时运行方式的负荷转供技术。采用贝叶斯网络描述开关状态与节点电压的关系,识别配网的拓扑运行状态进而作为转供方案的基础。最后通过对某个实际配电系统的故障仿... 针对变电站发生全停后开关状态无法识别而引发的问题,提出一种考虑配网实时运行方式的负荷转供技术。采用贝叶斯网络描述开关状态与节点电压的关系,识别配网的拓扑运行状态进而作为转供方案的基础。最后通过对某个实际配电系统的故障仿真分析,结果表明该方案可以有效提高停电负荷的转供能力。 展开更多
关键词 变电站全停 负荷转供 拓扑运行状态辨识 最大恢复供电能力 贝叶斯网络
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基于粒子群优化和卷积神经网络的电力系统运行状态辨识
5
作者 杨晶 赵津蔓 +3 位作者 孟润泉 张东霞 李柏堉 武宇翔 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期315-324,共10页
随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm ... 随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm optimization and convolutional neural network,PSO-CNN)的高精度电力系统实时运行状态辨识方法。首先,该方法同时考虑电力系统安全域与稳定域下的暂态问题,适用于暂态稳定故障前、故障中及故障后多场景的电力系统运行状态辨识。其次,为确保样本数据中新能源机组出力方式的全面性,采用拉丁超立方抽样方法对精细化仿真数据采样,考虑到实际电力系统中存在状态类别极端不平衡问题,引入PSO算法调节模型不同类别损失函数权重以提高模型对极端不均衡样本的辨识效果。最后,分别在IEEE39节点系统及某省级电网系统中对所提方法进行评估,实验结果证明了所提状态辨识方法的有效性及鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统运行状态辨识 粒子群优化算法 深度学习
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基于随机森林的电力系统运行状态辨识方法
6
作者 徐昕 《电力设备管理》 2022年第17期156-158,共3页
电力系统运行状态的实时监测成为系统安全稳定运行的重要手段之一。文章研究重点是辨别电力系统的运行状态,提出了基于随机森林的方法来辨识电力系统运行状态。
关键词 电力系统运行状态辨识 随机森林 决策树
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