模拟电路故障定值的解析方法

本文在作者提出的网络变量方法（ＮＥＶＡＲ方程）的基础上，研究了模拟电路故障定值问题，分别从频域和时域两方面给出了模拟电路故障定值方程，并进行了若干讨论。     

基于并联定值电阻及稳态频域实部突变的缆线混合故障选线

经消弧线圈接地系统投切并联定值电阻会改变电力系统的拓扑结构,因此可以为故障选线提供更多信息.基于此提出了基于并联定值电阻及稳态频域实部突变的缆线混合故障选线.首先分析了定值电阻投切前后稳态信息的差异,发现在投切定值电阻前后故障线路零序复电流实部变化明显大于健全线路,因此针对此差异,计算投入定值电阻前后零序复电流实部变换从而实现故障选线.大量仿真结果证明,该方法受不同故障条件影响较小,可靠性高,抗干扰性强.     

例说几何定值

本文提出了研究几何定值问题的几种方法,然后举例说明,论文特别强调了对问题的分析。     

应用广义线性函数的线性电路K故障诊断

在模拟电路故障诊断中,由于元件容差的影响,以及元件变化与输出增量之间的非线性关系,使得实际的诊断过程非常复杂和困难.本文引用广义线性函数的概念,对元件的容差进行类线性处理,并且弱化了元件参数变化和输出增量之间的非线性关系,提出了等效的支路故障值概念.对应用广义线性函数进行故障诊断做了讨论,导出了计及容差情况下的 k 故障诊断模型及最小二乘算法,由此所得的结果具有最优性和无偏性.诊断时采用多激励方法,消除了诊断过程中的等效故障.     

基于故障附加网络的故障分量算法

为深入认识和利用故障分量,提出了以故障分量为求解和分析对象的故障分量计算方法,它根据故障附加网络和故障分量在故障点的边界条件建立网络方程,并使用Newton法求解该方程。所提方法的特点是物理意义明确,省去了由故障全量导出故障分量的中间过程。编程计算结果表明所提算法快速、准确。该方法能够用于计算复杂电力系统简单故障或多重故障的故障分量,也可用于分析和评判基于故障分量的继电保护和各种安全自动装置的性能。     

广义双正则函数向量的线性边值问题

利用压缩映射原理和积分方程的方法,讨论实Ｃｌｉｆｆｏｒｄ分析中广义双正则函数向量的线性边值问题解的存在惟一性。     

广义双正则函数向量的线性边值问题

利用压缩映射原理和积分方程的方法,讨论实Clifford分析中广义双正则函数向量的线性边值问题解的存在惟一性.     

利用演化算法最优化继电保护装置整定值

演化计算采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。本文首先对演化计算特点及其基本内容进行了简要介绍,分析了演化计算在继电保护中应用的一般原理,以及在实现电流保护、定时限保护时段的整定值最佳配合计算中的应用,并提出演化计算可以适用于继电保护装置整定值最优化的问题。     

典型故障注入攻击分析方法性能评估

基于相同的故障注入攻击技术,对差分故障分析、差分强度故障分析、故障灵敏度分析等3种典型方法,从分析效率、故障模型、噪声容错和计算复杂度等方面进行评估.实验结果显示,3种方法中,差分故障分析方法具有最高的分析效率,对故障模型要求最低;故障灵敏度分析方法抗噪声干扰能力最强,算法复杂度最低.该评估结果可用于指导故障注入分析方法的改进和抗故障注入攻击防护手段的研究.     

机械设备故障分析研究

目前,机械设备正朝着大型化,连续化、高速化、精密化、系统化和自动化方向发展.设备结构越来越复杂,给设备管理与维修工作带来新的问题.机械设备一旦发生故障,所造成的经济损失是十分惊人的,而生产过程的现代化对设备的可靠性、设备维修与更换的经济性提出了更高的要求.本文通过对机械设备故障的形成过程,机械故障的特性分析,提出了降低机械故障的发生概率和降低维修费用的措施.     

树型传输网单故障分支识别的节点分析算法

本文提出了树型传输网单故障分支识别的一种新算法──节点分析算法，该算法使编制故障分支识别的组态软件变得简单、可行。     

基于拓扑辨识的配电网故障定位算法

针对配电网存在T接点的情况,提出了基于拓扑辨识的配电网故障定位算法。该算法将配电网络的拓扑描述矩阵分析成不含区域和只含区域的矩阵描述方式,有效地解决配电网的故障区段判断;同时可以自动定位区域的顶点,适应多变的网络结构。     

基于时频分析的网络故障自动识别

通过研究网络流量的时频分析,提出了一种新的基于平滑魏格纳分布(WVD)的故障识别算法.该算法只利用管理信息库中的标准信息来识别不同种类的故障,而且与现有的简单网络管理协议体系结构兼容.采用平滑WVD可消除交叉项的干扰,并将网络流量序列转换为二维空间的波动能量分布.用获取的不同网络服务的时频特性分布作为训练样本,训练后的K最近邻分类器可实现网络故障的识别.实验中,故障识别结果与预设的场景一致,与理论值相比识别误差率为14 41%.分析结果表明,该算法适用于具有流量变化的故障场景.     

基于蚁群算法的故障识别

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。     

线性模型系数的有界影响辨识

基于采样数据的新息增量过程,创造性地提出了回归系数的有界影响辨识算法．该算法具有简洁的递推关系和良好的容错能力．理论分析和仿真计算证实,该算法能有效地克服异常数据的不利影响,提高统计推断的可靠性．     

基于BP的车辆系统故障诊断模式识别

针对车辆系统存在的故障问题，引入了模式识别的诊断方法，对故障诊断过程中的故障分类、数据采集以及信号处理进行了分析．结合汽车离合器故障特征，应用改进的人工神经网络算法进行了故障识别，在进行样本学习时，网络系统能够较快的达到稳定状态，满足故障诊断的要求．最后指出了车辆系统故障诊断的意义和发展方向．     

基于SCSO-SVM算法的光伏组件故障识别

光伏阵列通常被安装在恶劣的室外环境中,因此在运行过程中易发生故障。为了准确识别光伏阵列的故障类型,提出沙猫群优化支持向量机(sand cat swarm optimization support vector machine, SCSO-SVM)用于光伏组件故障识别,且对比支持向量机(support vector machine, SVM)、粒子群优化支持向量机(particle swarm optimized support vector machine, PSO-SVM)、遗传优化支持向量机(genetic optimized support vector machine, GA-SVM)、麻雀优化支持向量机(sparrow optimized support vector machine, SSA-SVM)、灰狼优化支持向量机(gray wolf optimized support vector machine, GWO-SVM)和鲸鱼优化支持向量机(whale optimized support vector machine, WOA-SVM)算法。首先,六种SVM混合算法都克...     

断层产状对围岩稳定性影响的敏感度分析

岩体裂隙及断层破碎带等地质结构面对地下洞室围岩稳定性具有重要的影响,断层破碎带与洞轴线的相对空间位置是一关键因素.以西南某水电站导流洞为工程背景,采用数值模拟手段来研究断层走向及倾角对隧洞围岩稳定的影响.计算结果表明:断层走向越小,倾角越大,洞周围岩的稳定性越好;应加强断层附近洞顶和洞底的支护措施.研究成果可以为类似工程的布置和设计提供理论依据.     

模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数

根据线性结构中白噪声响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相同的数学表达式的特点,用模态分解法把相关函数分解为不同频率的信号,然后把各个不同频率的信号看作单自由度系统脉冲响应进行模态参数辨识。该方法的最大优点是：（1）把多自由度系统的模态参数辨识问题转变为单自由度系统的模态参数辨识问题;（2）不存在模型阶数的选取问题;（3）对输出噪声具有鲁棒性;（4）从测试数据中直接识别实模态,避免了由复模态提取实模态问题;（5）仅根据一个测点的响应信号就可辨识结构的频率和阻尼。算例表明,用模态分解法辨识线性结构在环境激励下的模态参数是成功的。