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门循环单元预测模型在故障诊断中的应用
被引量：
6
1
作者
王华秋
李鑫
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021年第2期152-158,共7页
为了提高动力设备故障诊断的效率和精准度,提出了一种结合规则推理和改进门循环单元(improvement gate recurrent unit,I-GRU)预测模型的诊断系统。I-GRU算法通过对门循环单元算法的重置门、更新门共同点进行分析,改进了门循环单元算法...
为了提高动力设备故障诊断的效率和精准度,提出了一种结合规则推理和改进门循环单元(improvement gate recurrent unit,I-GRU)预测模型的诊断系统。I-GRU算法通过对门循环单元算法的重置门、更新门共同点进行分析,改进了门循环单元算法的更新门,使得I-GRU算法比门循环单元算法在结构上有了一定的优化。利用工业生产数据预测后续数据趋势,通过预测数据趋势结合3σ标准的故障阈值判断出异常点,将各类信息进行关联规则挖掘出内在关系,通过产生式推理推导出关联故障信息,最终进行案例匹配获取解决方案。试验表明,提出的模型比其他诊断方法更高效、更准确。
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关键词
动力设备
故障诊断
改进的门循环单元网络
相似性案例
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职称材料
基于VMD-MGRU的箱式变压器高压套管温度预测
被引量：
13
2
作者
赵洪山
王奎
+2 位作者
王震
刘秉聪
彭轶灏
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期18-28,共11页
为了提前预防箱式变压器高压套管过热和爆炸等事故发生,提高变压器运行的安全稳定性,提出一种基于变分模态分解与改进门控循环单元神经网络的变压器高压套管温度预测方法。首先,运用变分模态分解将箱式变压器高压套管温度分解为具有不...
为了提前预防箱式变压器高压套管过热和爆炸等事故发生,提高变压器运行的安全稳定性,提出一种基于变分模态分解与改进门控循环单元神经网络的变压器高压套管温度预测方法。首先,运用变分模态分解将箱式变压器高压套管温度分解为具有不同特征的子序列分量,减少不同趋势信息对预测精确度的影响;然后,提出改进门控循环单元神经网络MGRU,针对分解后各子序列分别建立基于MGRU的时间序列预测模型;最后,叠加各子序列预测结果,得到高压套管温度最终预测值。结合某小区箱式变压器套管在线监测平台实际算例,仿真结果表明,相较于传统预测算法,所提方法在单步和多步预测中都能更好地预测箱式变压器高压套管温度,具备更优良的预测性能和更好的泛化能力。
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关键词
箱式变压器高压套管
温度预测
变分模态分解
改进门控循环单位神经网络
在线监测平台
多步预测
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职称材料
题名
门循环单元预测模型在故障诊断中的应用
被引量：
6
1
作者
王华秋
李鑫
机构
重庆理工大学两江人工智能学院
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021年第2期152-158,共7页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ100805)。
文摘
为了提高动力设备故障诊断的效率和精准度,提出了一种结合规则推理和改进门循环单元(improvement gate recurrent unit,I-GRU)预测模型的诊断系统。I-GRU算法通过对门循环单元算法的重置门、更新门共同点进行分析,改进了门循环单元算法的更新门,使得I-GRU算法比门循环单元算法在结构上有了一定的优化。利用工业生产数据预测后续数据趋势,通过预测数据趋势结合3σ标准的故障阈值判断出异常点,将各类信息进行关联规则挖掘出内在关系,通过产生式推理推导出关联故障信息,最终进行案例匹配获取解决方案。试验表明,提出的模型比其他诊断方法更高效、更准确。
关键词
动力设备
故障诊断
改进的门循环单元网络
相似性案例
Keywords
power
equipment
fault
diagnosis
improved
gated
recurrent
unit
networks
similarity
case
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP39 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于VMD-MGRU的箱式变压器高压套管温度预测
被引量：
13
2
作者
赵洪山
王奎
王震
刘秉聪
彭轶灏
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期18-28,共11页
基金
国家自然科学基金(51807063)。
文摘
为了提前预防箱式变压器高压套管过热和爆炸等事故发生,提高变压器运行的安全稳定性,提出一种基于变分模态分解与改进门控循环单元神经网络的变压器高压套管温度预测方法。首先,运用变分模态分解将箱式变压器高压套管温度分解为具有不同特征的子序列分量,减少不同趋势信息对预测精确度的影响;然后,提出改进门控循环单元神经网络MGRU,针对分解后各子序列分别建立基于MGRU的时间序列预测模型;最后,叠加各子序列预测结果,得到高压套管温度最终预测值。结合某小区箱式变压器套管在线监测平台实际算例,仿真结果表明,相较于传统预测算法,所提方法在单步和多步预测中都能更好地预测箱式变压器高压套管温度,具备更优良的预测性能和更好的泛化能力。
关键词
箱式变压器高压套管
温度预测
变分模态分解
改进门控循环单位神经网络
在线监测平台
多步预测
Keywords
box-type
transformer
high-voltage
bushing
temperature
prediction
variational
modal
decomposition
improved
gated
recurrent
unit
neural
network
online
monitoring
platform
multi-step
prediction
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
门循环单元预测模型在故障诊断中的应用
王华秋
李鑫
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
2
基于VMD-MGRU的箱式变压器高压套管温度预测
赵洪山
王奎
王震
刘秉聪
彭轶灏
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
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职称材料
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