模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断

利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数。通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置。在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度。利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度。     

O3辐射源Michelson测风成像干涉仪临边观测正演仿真

以O_3在8.823μm波段的辐射为探测源,通过干涉仪获取其精细光谱的多普勒频移反演,是平流层风场探测的重要途径。鉴于此,通过对O_3临边辐射光谱特性进行分析,确定了最佳的目标谱线;利用三级红外Fabry-Perot标准具联合滤光,实现了目标谱线的提取;通过建立Michelson干涉仪数值模型,得到了临边观测情况下白天及夜间工作时的四步进干涉图像;通过误差分析,论证了15～45km范围内,白天及晚上的视向风测量误差均在1～2m/s范围内。因此,以O_3辐射为探测源的Michelson干涉仪可以实现平流层风场的全球全天时探测。