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基于MPE和改进K⁃means算法的分接开关机械故障诊断方法
被引量：
12
1
作者
马宏忠
徐艳
魏海增
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期198-204,共7页
随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on⁃load tap⁃changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K⁃means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的...
随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on⁃load tap⁃changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K⁃means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵(MPE)进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群(PSO)优化的K⁃means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后,将该方法用于OLTC的机械故障诊断,并与传统K⁃means算法以及BP网络的诊断效果进行对比。结果表明,提出的基于MPE和改进K⁃means算法适用于OLTC机械故障诊断,诊断效果优于传统K⁃means算法以及BP网络,且其稳定性较高。
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关键词
OLTC
k
⁃
means
算法
粒子群优化的
k
⁃
means
算法
多尺度排列熵
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职称材料
基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别
被引量：
11
2
作者
杨广全
朱昌明
+1 位作者
王向红
涂治国
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期1139-1142,共4页
针对传统方法存在的缺点,提出一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法.该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标.针对实时变化的交通流数据,采集5min时段客流数据,根据最近邻原则...
针对传统方法存在的缺点,提出一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法.该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标.针对实时变化的交通流数据,采集5min时段客流数据,根据最近邻原则划分其归属的聚类中心,从而识别出当前的交通模式.仿真实验表明,该方法能对电梯交通模式进行有效识别,实时性较好.
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关键词
电梯交通模式
粒子群
k
均值聚类算法
电梯群控系统
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职称材料
题名
基于MPE和改进K⁃means算法的分接开关机械故障诊断方法
被引量：
12
1
作者
马宏忠
徐艳
魏海增
机构
河海大学能源与电气学院
国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期198-204,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51577050)
国网江苏省电力有限公司2018年重点科技项目(J2018063)。
文摘
随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on⁃load tap⁃changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K⁃means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵(MPE)进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群(PSO)优化的K⁃means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后,将该方法用于OLTC的机械故障诊断,并与传统K⁃means算法以及BP网络的诊断效果进行对比。结果表明,提出的基于MPE和改进K⁃means算法适用于OLTC机械故障诊断,诊断效果优于传统K⁃means算法以及BP网络,且其稳定性较高。
关键词
OLTC
k
⁃
means
算法
粒子群优化的
k
⁃
means
算法
多尺度排列熵
Keywords
on
⁃
load
tap
changer
k
⁃
means
algorithm
particle
swarm
optimized
k
⁃
means
algorithm
multi
⁃
scale
permutation
entropy
分类号
TM403.4 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别
被引量：
11
2
作者
杨广全
朱昌明
王向红
涂治国
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期1139-1142,共4页
基金
国家自然科学基金项目(69975013)
文摘
针对传统方法存在的缺点,提出一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法.该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标.针对实时变化的交通流数据,采集5min时段客流数据,根据最近邻原则划分其归属的聚类中心,从而识别出当前的交通模式.仿真实验表明,该方法能对电梯交通模式进行有效识别,实时性较好.
关键词
电梯交通模式
粒子群
k
均值聚类算法
电梯群控系统
Keywords
Elevator
traffic
pattern
particle
swarm
optim
ization
k
-
means
clustering
algorithm
Elevator
group
control
system
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MPE和改进K⁃means算法的分接开关机械故障诊断方法
马宏忠
徐艳
魏海增
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
下载PDF
职称材料
2
基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别
杨广全
朱昌明
王向红
涂治国
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007
11
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职称材料
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参考文献
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