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基于混合神经网络的机械设备健康度预测

华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第11期47卷 6-11,24页

作者：李刚党三磊孔政敏彭龙广东电网有限责任公司计量中心广东广州510080 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

为了建立安全高效的机械健康监测系统,提出一种数据驱动的机械设备健康度预测方法.首先,结合幅值域与频域分析方法提取振动信号特征;然后,构建以偏最小二乘回归法和深层神经网络为两层架构的混合神经网络模型;最后,采用该模型提取设备特... 详细信息

为了建立安全高效的机械健康监测系统,提出一种数据驱动的机械设备健康度预测方法.首先,结合幅值域与频域分析方法提取振动信号特征;然后,构建以偏最小二乘回归法和深层神经网络为两层架构的混合神经网络模型;最后,采用该模型提取设备特征,并预测机械设备健康度.将所提出模型与传统单层架构模型进行实际工业数据验证,结果表明所提出的基于振动信号分析的混合神经网络健康度预测模型具有更好的预测趋势及更高预测精度.

关键词：健康度预测振动信号分析混合神经网络偏最小二乘回归深层神经网络

基于异步迭代联合收发算法的MIMO PLC安全

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华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第12期46卷 126-132页

作者：金鑫孔政敏肖勇王先培南方电网科学研究院广东广州510663 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

为避免电力线通信网的广播特性所带来的信息泄露风险,提出一种基于异步迭代算法的联合收发结构的物理层安全传输策略.在确保窃听者对秘密信号解码的均方误差高于所设定门限值以及发射功率约束的前提下,基于总体均方误差最小化准则,设计... 详细信息

为避免电力线通信网的广播特性所带来的信息泄露风险,提出一种基于异步迭代算法的联合收发结构的物理层安全传输策略.在确保窃听者对秘密信号解码的均方误差高于所设定门限值以及发射功率约束的前提下,基于总体均方误差最小化准则,设计了采用异步迭代算法的联合收发机,从而求解出预编码矩阵和解码矩阵.仿真实验表明:在电力线信道环境下,所提出的联合收发方法可恶化窃听者的均方误差性能,使得窃听者安全速率为零,并且保证合法收发对安全速率为正,防止秘密信息被窃听.

关键词：电力线通信物理层安全联合收发机均方误差迭代算法

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一种深度扩展记忆的仿人粒子群算法仿真分析

控制与决策 2015年第4期30卷 630-634页

作者：唐若笠方彦军孔政敏武汉大学自动化系武汉430072

从仿生学和心理学角度出发,提出一种深度扩展记忆的仿人粒子群算法,以解决标准粒子群及其主流改进算法易陷入局部最优等问题.算法对粒子认知进行群体共享,并采用深度扩展记忆积累粒子认知,通过仿人遗忘函数配置不同时期认知对当前决策... 详细信息

从仿生学和心理学角度出发,提出一种深度扩展记忆的仿人粒子群算法,以解决标准粒子群及其主流改进算法易陷入局部最优等问题.算法对粒子认知进行群体共享,并采用深度扩展记忆积累粒子认知,通过仿人遗忘函数配置不同时期认知对当前决策的影响权重.仿真分析表明,所提出算法对遗忘函数和遗忘因子高度敏感,算法寻优多维多极值函数时,在收敛精度、成功率和优化成本等方面较标准粒子群及其改进算法有显著提升.

关键词：粒子群优化深度扩展记忆仿人粒子群遗忘函数认知共享

基于动态线损及FMRLS算法的智能电表误差在线评估模型

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中国电机工程学报 2021年第24期41卷 8349-8357页

作者：徐焕增孔政敏王帅苏志华武汉大学电气与自动化学院湖北省武汉市430072

针对当前智能电表现场检定效率低、人力成本高、实时性差、无法全量监测等问题,提出一种基于动态线损和渐消记忆递推最小二乘法(dynamic line loss and fading memory recursive least square,DLL-FMRLS)的智能电表误差在线估计算法。首... 详细信息

针对当前智能电表现场检定效率低、人力成本高、实时性差、无法全量监测等问题,提出一种基于动态线损和渐消记忆递推最小二乘法(dynamic line loss and fading memory recursive least square,DLL-FMRLS)的智能电表误差在线估计算法。首先,通过分析台区线损与供电量之间的关系,对传统模型进行改进,提出动态线损误差模型,该模型中线损可随实际供电量变化,使得模型获得的误差估计值更接近实际值;然后,利用FMRLS算法求解动态线损误差模型,以获得智能电表运行误差;最后,根据某省电网公司的实际数据对算法现场验证。结果结果表明,与列文伯格–马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法和限定记忆最小二乘(limited memory recursive least squares,LMRLS)算法相比,所提算法可以有效提高智能电表的误差估计的准确度。

关键词：智能电表误差估计动态线损渐消记忆递推最小二乘法在线估计

基于DCS与Zigbee技术的锅炉膨胀监测系统

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热能动力工程 2017年第1期32卷 75-79页

作者：林枫方彦军孔政敏武汉大学自动化系湖北武汉430072

本文提出了一种基于DCS(分布式控制系统)和Zigbee技术的锅炉膨胀监测系统,以解决电力市场负荷多变条件下锅炉膨胀的实时监测问题。本研究设计并开发了系统硬件的电源电路、无线通信电路、RS-485通信电路、显示屏电路和SD卡存储电路,使用... 详细信息

本文提出了一种基于DCS(分布式控制系统)和Zigbee技术的锅炉膨胀监测系统,以解决电力市场负荷多变条件下锅炉膨胀的实时监测问题。本研究设计并开发了系统硬件的电源电路、无线通信电路、RS-485通信电路、显示屏电路和SD卡存储电路,使用ZSTACK协议栈搭建了无线通信网络,完成数据的采集、发送、接收、校验与存储。该系统检测数据准确,通信情况稳定,可实现对锅炉膨胀情况的实时监测,有效提高电厂的自动化水平。

关键词：锅炉膨胀 Zigbee 现场总线 DCS OVATION

面向网络攻击的交流微网周期事件驱动弹性协同控制

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控制工程 2023年第12期30卷 2340-2346页

作者：倪玺瑞孔政敏武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

微电网技术能够解决位置分散且数量庞大的分布式电源的并网问题,提高可再生清洁能源的有效利用率。但由于分布式控制的特性,微电网的通信网络容易受到网络攻击,导致被控对象偏离控制目标。针对该问题提出一种基于虚拟层的周期性事件驱... 详细信息

微电网技术能够解决位置分散且数量庞大的分布式电源的并网问题,提高可再生清洁能源的有效利用率。但由于分布式控制的特性,微电网的通信网络容易受到网络攻击,导致被控对象偏离控制目标。针对该问题提出一种基于虚拟层的周期性事件驱动弹性协同控制,通过交换邻居通信节点附属的虚拟状态,实现对外部网络攻击的自适应补偿,并通过周期性事件驱动控制来减少系统的通信和计算量,以此补偿设置虚拟节点给系统带来的负担。最后,通过数值仿真,证明了所提方法能够削弱恶意网络攻击带来的影响,并很好地减少系统的通信量。

关键词：微电网周期性事件驱动控制协同控制网络攻击

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协作多跳水声网络能量最小路径研究

武汉大学学报（工学版） 2013年第2期46卷 237-241页

作者：王琛方彦军孔政敏武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

研究在给定接收信噪比条件下协作多跳水声网络能量最小路径问题.考虑一个二维协作多跳网络模型,源节点和目的节点通过任意分布的中继节点及其附近的协作节点进行数据通信.建立了该网络的能量模型,并通过最优频率-距离关系的近似表达简... 详细信息

研究在给定接收信噪比条件下协作多跳水声网络能量最小路径问题.考虑一个二维协作多跳网络模型,源节点和目的节点通过任意分布的中继节点及其附近的协作节点进行数据通信.建立了该网络的能量模型,并通过最优频率-距离关系的近似表达简化能量模型;在此基础上分析了可变发送功率模式下的能量最小路径,对节点间距和协作节点数量进行联合优化,从理论上证明了当各中继节点选取相同数量的协作节点,且中继节点按直线等距路径分布时网络总能耗最小,并给出了直线等距网络最优节点间距和最优协作节点数量的求解方法.仿真结果验证了该理论的正确性.

关键词：最小能量路径水声网络协作节点数量直线等距网络

面向电力智能表计资产管理的UHF RFID读写器研究

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华东电力 2012年第7期40卷 1182-1185页

作者：肖勇吴梅孔政敏方彦军武汉大学自动化系武汉430072 广东电网公司电力科学研究院广州510600

面向电力智能表计资产管理,研发了新型的UHF RFID读写器。研究改进了定向耦合器法,以解决读写器载波泄漏问题;提出了电力智能表计专用读写器FH-Q选择防碰撞算法。利用端口失配效应提高定向耦合器隔离度,并结合自适应调谐网络降低天线反... 详细信息

面向电力智能表计资产管理,研发了新型的UHF RFID读写器。研究改进了定向耦合器法,以解决读写器载波泄漏问题;提出了电力智能表计专用读写器FH-Q选择防碰撞算法。利用端口失配效应提高定向耦合器隔离度,并结合自适应调谐网络降低天线反射功率的方法,减少泄漏载波,提高读取效率;FH-Q选择算法在对常规的DFSA防碰撞算法进行优化的基础上,利用频繁跳频的方法防止干扰,解决了读写器在电能表复杂金属电磁环境中的多标签碰撞问题和快速批量识别问题。

关键词：智能表计 RFID读写器载波泄漏防碰撞

基于混合优化随机森林回归的短期电力负荷预测

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武汉大学学报（工学版） 2020年第8期53卷 704-711页

作者：吕何孔政敏张成刚武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

针对传统预测模型存在的泛化误差大和局部最优等缺点,提出一种基于混合优化随机森林回归(RFR)的短期负荷预测模型。首先,基于数据标准化方法对多维负荷特征进行预处理,消除特征数值间差异;然后,利用贪心下降法过滤对RFR模型训练性能指... 详细信息

针对传统预测模型存在的泛化误差大和局部最优等缺点,提出一种基于混合优化随机森林回归(RFR)的短期负荷预测模型。首先,基于数据标准化方法对多维负荷特征进行预处理,消除特征数值间差异;然后,利用贪心下降法过滤对RFR模型训练性能指标影响较小的参数,研究交叉验证与网格搜索混合算法以缩小参数搜索范围;最后,采用果蝇优化算法对RFR模型进行2次优化,获取具有最优参数的混合优化RFR预测模型。实际算例表明,所提出模型的短期负荷预测精度和预测性能显著优于人工神经网络、支持向量回归和常规RFR预测模型。

关键词：电力负荷电力需求侧响应随机森林回归果蝇优化算法滚动时域预测