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锻造液压机液压故障诊断专家系统研究

锻造液压机液压故障诊断专家系统研究

作者：汪繁荣华中科技大学

学位级别：硕士

由于液压系统应用相当广泛,故障频繁且又相对复杂,因此液压系统故障诊断专家系统的研究与设计具有重大的现实意义。本课题研究与设计了锻造液压机液压系统故障诊断专家系统(FFHFDES),主要内容如下: 仔细分析了专家系统的发展历史以及目... 详细信息

由于液压系统应用相当广泛,故障频繁且又相对复杂,因此液压系统故障诊断专家系统的研究与设计具有重大的现实意义。本课题研究与设计了锻造液压机液压系统故障诊断专家系统(FFHFDES),主要内容如下: 仔细分析了专家系统的发展历史以及目前液压故障诊断技术的发展现状,指出了课题的研究目的和意义,说明了开发液压系统故障诊断专家系统的迫切性。简要介绍了传统液压故障诊断专家系统的构造方法,分析了传统液压故障诊断专家系统的缺陷和不足,分别在知识处理系统,推理技术和控制策略,解释机制与人机接口等方面提出了优化方法。以数据库方式建造了2000吨快速锻造液压机液压系统故障诊断专家系统的知识库,对知识库的管理与维护运用VC++、MFC中的数据库类(CRecordSet,CRecordView、CDatabase)来实现。通过Microsoft Visual FoxPro和ODBC驱动程序建立其数据源及其连接,通过ODBC类来管理其数据库,在知识库的编辑状态下,完成数据库知识记录的添加、删除、修改等。以VC++语言编写推理程序,实现了诊断推理。其中采用的方式是在故障诊断知识库中的故障状态栏匹配用户输入的故障状态关键词,将匹配成功的记录位置通过书签保存下来,然后再进行多次诊断推理,将最终符合条件的诊断结论显示给用户。由于VC++语言的特点,使得增加深层知识库和深层推理比较容易,可在领域专家的帮助下实现。以VC++语言构造的专家系统用户界面十分友好,远胜于LISP,PROLOG等语言开发的专家系统。

关键词：锻造液压机故障诊断专家系统知识库推理机

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基于EBWO-SVM的变压器故障诊断研究

电子测量技术 2024年第10期47卷 101-107页

作者：汪繁荣李州湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430074

针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优... 详细信息

针对SVM在变压器故障诊断中存在诊断精度不高和BWO算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种基于EBWO-SVM的变压器故障诊断方法。首先通过引入准反向学习策略和旋风式觅食策略对BWO算法进行改进,然后将EBWO算法与粒子群优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、白鲸优化算法在6种测试函数上进行寻优测试,验证了EBWO算法的优越性。其次利用EBWO算法对SVM中的核函数参数g和C进行优化,从而提高SVM的分类能力。最后提出其他方法与EBWO-SVM模型进行对比。结果表示:所构建的EBWO-SVM变压器故障诊断模型与BWO-SVM、WOA-SVM、GWO-SVM、PSO-SVM相比,综合诊断精度分别提高了7.7%、9.7%、11.6%、15.4%,且稳定性更强,验证了EBWO-SVM模型的可行性与有效性。

关键词：支持向量机白鲸优化算法变压器故障诊断准反向学习策略旋风式觅食策略

基于非侵入式负荷分解的有色金属冶炼工序识别

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国外电子测量技术 2023年第1期42卷 170-177页

作者：方祖春汪繁荣湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068

为进一步简化数据处理过程和提高生产工序识别准确率,提出一种基于非侵入式负荷分解的工序识别方法。首先将每种工序定义为一种用电设备,然后根据非侵入式负荷分解相关理论,分别选取双向长短期记忆网络和时间卷积网络构建负荷分解模型,... 详细信息

为进一步简化数据处理过程和提高生产工序识别准确率,提出一种基于非侵入式负荷分解的工序识别方法。首先将每种工序定义为一种用电设备,然后根据非侵入式负荷分解相关理论,分别选取双向长短期记忆网络和时间卷积网络构建负荷分解模型,选择各用电设备对应功率、总功率数据构造数据集对模型进行训练和测试,最后对测试集负荷分解结果进行相关处理得到对应的工序数据。结果表明由基于时间卷积网络的负荷分解方法构成的工序识别模型具有较高的识别准确率,针对测试集的工序识别准确率达98.83%。

关键词：非侵入式负荷分解双向长短期记忆网络时间卷积网络工序识别

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构造故障诊断专家系统的新方法

锻压装备与制造技术 2004年第4期39卷 95-98页

作者：汪繁荣陈柏金史琼芳华中科技大学模具国家重点实验室快速成型中心湖北武汉430074

以20000kN快锻液压机液压系统故障诊断专家系统的实现为例,论述了构造故障诊断专家系统的新方法。方法新在专家系统建造的软件环境,知识库和推理机的构造与传统方法背离,以及该专家诊断系统的优良特性。

关键词：构造故障诊断专家系统液压机液压系统软件计算机技术单向阀

基于相似日聚类和VMD-LTWDBO-BiLSTM的短期光伏功率预测

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智慧电力 2024年第10期52卷 56-63,111页

作者：汪繁荣梅涛卢璐湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068

针对光伏发电功率波动性、间歇性和预测精度较低问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法(LTWDBO)对变分模态分解(VMD)中惩罚系数和分解层数参数以及双向长短期记忆网络(BiLSTM)中关键性参数进行寻优的组合光伏发电功率预测模型。首先,采用... 详细信息

针对光伏发电功率波动性、间歇性和预测精度较低问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法(LTWDBO)对变分模态分解(VMD)中惩罚系数和分解层数参数以及双向长短期记忆网络(BiLSTM)中关键性参数进行寻优的组合光伏发电功率预测模型。首先,采用斯皮尔曼相关系数选取主要因素作为K-means++相似日聚类的输入,将历史数据划分为不同天气的相似日样本;其次,将不同天气下的强相关性特征和光伏发电功率数据进行VMD分解,并对各子分量构建LTWDBO-BiLSTM预测模型;最后将预测值进行叠加重构得到最终预测结果。仿真结果表明,所提VMD-LTWDBO-BiLSTM组合模型相较于其它几组模型,在不同天气下的平均绝对误差均显著降低,验证了其在不同天气条件下仍具有较好的精度和鲁棒性。

关键词：光伏发电功率预测 K-means++聚类改进蜣螂优化算法变分模态分解双向长短期记忆网络

自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划

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河南理工大学学报（自然科学版） 2022年第2期41卷 124-130页

作者：杜力徐光辉汪繁荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用与储能系统运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,... 详细信息

针对传统的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时存在收敛性差、搜索速度慢、过于依赖参数选择等问题,提出一种自适应萤火虫算法改进蚁群算法的混合算法。首先,在蚁群算法基础上引入萤火虫算法,对蚁群算法的核心参数进行优化;其次,针对两种算法混合后时间开销大的问题,引入精英策略和承接式相结合的信息素更新方式,并对萤火虫算法的步长因子进行自适应设计,以提高整个混合算法的求解效率和求解精度;最后,在不同的栅格环境下进行路径规划仿真实验。结果表明,混合智能算法较传统蚁群算法综合效果有明显提升。

关键词：路径规划萤火虫算法蚁群算法参数优化自适应算法

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网络控制系统时延解决方案的研究

电子技术应用 2015年第9期41卷 110-113,117页

作者：汪繁荣万英杰湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 太阳能高效利用湖北省协同创新中心湖北武汉430068

网络系统中存在着延时、丢包等问题,在传统的控制系统中引入网络作为信号传输媒介后,会降低系统的控制性能,甚至造成系统的不稳定。传统的控制方法对于网络控制系统已经不再适用,因此采用预测控制的算法对网络系统的时延问题进行了深入... 详细信息

网络系统中存在着延时、丢包等问题,在传统的控制系统中引入网络作为信号传输媒介后,会降低系统的控制性能,甚至造成系统的不稳定。传统的控制方法对于网络控制系统已经不再适用,因此采用预测控制的算法对网络系统的时延问题进行了深入研究。通过Matlab仿真,结果显示网络预测控制能够在不稳定时延的网络环境中保证良好的控制输出。针对网络时延的预测控制的数学实现方法进行了详细介绍,对广大工程应用能够起到积极的引导作用。

关键词：网络控制时延预测控制仿真

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水库移民调查项目的项目干系人管理

长江工程职业技术学院学报 2011年第3期28卷 45-46,50页

作者：汪繁荣长江工程职业技术学院武汉430212

文章通过对乌东德水电站移民调查项目的分析,确立了水库移民调查项目的干系人,分析了各类干系人对项目的影响,论述了如何对各干系人进行有效的管理,以确保项目的顺利进行。

关键词：移民调查项目干系人项目管理征地补偿

狼群算法优化BP神经网络的电缆故障测距算法

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云南大学学报（自然科学版） 2016年第6期38卷 873-878页

作者：范斌刘辉汪繁荣谭文龙湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068

故障信号频率分量的提取精度与故障测距的精度有很大的关系.针对这一问题,采用向后预测Prony算法提取故障电压信号的固有频率作为样本,应用狼群算法优化BP神经网络的结构,并对其进行训练,改善了易产生多个局部极小值的缺陷,提高了网络... 详细信息

故障信号频率分量的提取精度与故障测距的精度有很大的关系.针对这一问题,采用向后预测Prony算法提取故障电压信号的固有频率作为样本,应用狼群算法优化BP神经网络的结构,并对其进行训练,改善了易产生多个局部极小值的缺陷,提高了网络的训练效率和收敛速度,使得测距更加精确.通过ATP/Matlab仿真结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和精确性.

关键词：狼群算法向后预测Prony算法 BP神经网络固有频率故障测距