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The Status and Prospects of Sino-Brazilian Space Cooperation

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Aerospace China 1992年第1期 7-8页

作者： fu wenlong

China s cooperation with Brazil, one of the largest countries in the third world, in the areas of space technology development and application has a great significance in the world. A joint program for the development... 详细信息

关键词： Brazil cooperation briefly devoted originally weather geology operate CBERS requirement

基于VMD散布熵与改进灰狼优化SVDD的轴承半监督故障诊断研究

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振动与冲击 2019年第22期38卷 190-197页

作者：付文龙谭佳文王凯三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002

为充分挖掘未标记样本所蕴含的有效信息,进而提升诊断精度,研究提出一种基于变分模态分解(VMD)散布熵与改进灰狼优化支持向量数据描述(SVDD)的轴承半监督故障诊断方法。采用中心频率观察法确定VMD分解模态参数K,进而将原始信号分解为一... 详细信息

为充分挖掘未标记样本所蕴含的有效信息,进而提升诊断精度,研究提出一种基于变分模态分解(VMD)散布熵与改进灰狼优化支持向量数据描述(SVDD)的轴承半监督故障诊断方法。采用中心频率观察法确定VMD分解模态参数K,进而将原始信号分解为一系列本征模态函数并计算各分量的散布熵值,构成测试样本和部分标记的训练样本;再由半监督模糊C均值(SSFCM)聚类对训练样本进行聚类分析,从而对所得聚类簇进行SVDD建模,同时采用k近邻准则进行决策优化,并由所提自适应变异灰狼算法优化SVDD模型参数;将基于最优参数训练的改进决策SVDD模型用于测试样本的故障模式识别。试验分析和对比结果表明,所提方法具有较好的诊断性能。

关键词：变分模态分解散布熵支持向量数据描述自适应变异灰狼算法半监督模糊C均值故障诊断

基于模糊K近邻支持向量数据描述的水电机组振动故障诊断研究

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中国电机工程学报 2014年第32期34卷 5788-5795页

作者：付文龙周建中李超顺肖汉肖剑朱文龙华中科技大学水电与数字化工程学院湖北省武汉市430074

水电机组振动故障诊断中常面临样本稀缺及分布不均匀、不平衡等问题,严重影响诊断结果。针对此类问题提出一种基于模糊K近邻(K nearest neighbor,KNN)支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的故障诊断模型。首先利用... 详细信息

水电机组振动故障诊断中常面临样本稀缺及分布不均匀、不平衡等问题,严重影响诊断结果。针对此类问题提出一种基于模糊K近邻(K nearest neighbor,KNN)支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的故障诊断模型。首先利用核变换将故障样本映射到高维特征空间,并采用SVDD提取不平衡故障样本域的边界支持向量样本,构建基于相对距离模糊阈值和KNN的决策规则,最终在此基础上建立机组故障诊断模型。用该模型对经过不平衡处理的国际标准测试数据样本进行测试实验,并与支持向量机(support vector machine,SVM)及目前应用较多的SVDD模型的分类结果进行对比,结果表明该模型可有效解决不平衡样本分类倾斜性问题。最后,将模型用于某水电厂机组振动故障诊断,取得了较高的诊断精度,证明了该方法的有效性。

关键词：支持向量数据描述(SVDD) K近邻(KNN) 模糊阈值不平衡故障诊断

基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别

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电力系统保护与控制 2022年第1期50卷 98-106页

作者：袁朝晖付文龙李佰霖文斌三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002

目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展。为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法。通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域... 详细信息

目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展。为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法。通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域进行透视变换,消除拍摄角度产生的畸变影响。然后采用多策略分割融合方法获取有效压板区域,即在HSV空间利用多阈值分割。同时在Lab空间采用K均值聚类分割,再对两种分割结果进行融合,获得有效压板区域。最后计算有效压板方向角和宽长比形态特征,并分别判别两种特征对应的状态,进一步融合两种状态结果,辨识压板最终运行状态。通过对不同场景下的复杂背景压板图像进行实例研究,结果表明该方法具有良好的准确率和适用性。

关键词：保护压板多阈值 K均值聚类形态特征运行状态

The reproductive performance of female Forest musk deer(Moschus berezovskii)in captivity

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The reproductive performance of female Forest musk deer(Mosc...

基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法

2012年中国西部动物学首届学术研讨会

作者： QI Wenhua Qi ZHANG Xiuyue WANG Zhongkai YANG Cheng-Zhong fu wenlong LI Xixin YUE Bisong Key Laboratory of Bio-resources and Eco-environment(Ministry of Education) College of Life SciencesSichuan University Sichuan Key Laborary of Conservation Biology on Endangered Wildlife College of Life SciencesSichuan University Forestmusk deerfarm ofthe Maerkang county Sichuan Institute ofmusk deer breeding

The study of reproductive performance of 750 adult female Forest musk deer(FMD,Moschus berezovskii)was carried out on two Forest musk deer farms in Sichuan province,China.A total of 745reproductive data,including lengths of estrous cycle and gestation,fawning interval,copulating and fawning season,calving rate,weight and sex ratio at birth,litter category,twinning rate,etc.,was recorded from 2005 *** mean lengths of the estrous cycle,gestation,and consecutive fawning interval were 17.48±0.75 d(n=64),182.85±0.82 d(n=190),and 363.18±2.39 d(n=120),*** occurred from the end of October to early March,with a higher frequency(84.09±1.85%)occurring between November and December(P0.05),and only two cases of triplets and one set of quadruplets occurred among 537 *** mean birth weight was 518.70±10.31 g,ranging from304 to 775 g(n=240),and male fawns were slightly heavier than females at birth(521.13±14.75 g vs.516.92±14.32 g).The postnatal and pre-weaning mortality rate was 24.97±1.15%and 17.90±3.06%,*** incidence of postnatal mortality and urinary calculus were different between gender(P<0.01).The rate of premature delivery and dystocia were 2.67±0.41%and 2.03±0.26%,*** mortality rate of suppuration and dyspepsia were different between postnatal and pre-weaning periods(P<0.001).Due to the high mortality rate of male fawns,the adult sex ratio was significantly *** from this study suggest that captive FMD have similar seasonal patterns of copulation and fawning as wild FMD and other musk deer species.

关键词： Forest musk deer Hind Reproductive performance Birth weight Litter category Mortality rate

来源： cnki会议评论

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水利学报 2019年第5期50卷 631-640页

作者：程江洲朱偲付文龙熊双菊三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002

水力发电系统的风险评估对水电站的安全运行有着重要意义。本文结合风险理论与贝叶斯网络,提出一种基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法。该方法使用专家经验与故障树建立贝叶斯网络结构,对风险事故原因及事故间的因果关系进... 详细信息

水力发电系统的风险评估对水电站的安全运行有着重要意义。本文结合风险理论与贝叶斯网络,提出一种基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法。该方法使用专家经验与故障树建立贝叶斯网络结构,对风险事故原因及事故间的因果关系进行有效分析,利用模糊综合评价法计算风险的发生概率以及产生的经济后果、社会后果与环境后果,采用风险等级表与狄利克雷模型对系统进行静态风险分析与动态风险评估,并以7个主要部件为例,建立了水力发电系统的风险评估模型。最后,通过模拟的故障信号对模型进行实时的风险评估,证明了方法的有效性。

关键词：水力发电系统动态风险评估贝叶斯网络模糊综合评价狄利克雷模型

采用PSOGSA算法的水电机组调节系统非线性鲁棒控制研究

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水力发电学报 2024年第6期43卷 101-112页

作者：黄紫馨李佰霖付文龙三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

针对含有非线性与不确定性水电机组调节系统,本文提出并设计了基于粒子群与引力搜索混合算法(PSOGSA)的非线性鲁棒H2/H∞控制策略对其进行控制。首先,建立了水电机组调节系统整体精细化模型,其中水轮机模型采用BP神经网络描述予以描述... 详细信息

针对含有非线性与不确定性水电机组调节系统,本文提出并设计了基于粒子群与引力搜索混合算法(PSOGSA)的非线性鲁棒H2/H∞控制策略对其进行控制。首先,建立了水电机组调节系统整体精细化模型,其中水轮机模型采用BP神经网络描述予以描述。然后,采用输出反馈线性化理论以及线性矩阵不等式(LMI)设计非线性鲁棒H_(2)/H_(∞)控制器,以确保系统在存在扰动情况下具有良好的鲁棒H_(2)/H_(∞)性能。此外,为了使控制器的控制性能最优化,通过PSOGSA算法对控制器加权函数参数进行寻优操作。最后,通过仿真表明,本文提出的基于PSOGSA的非线性鲁棒H_(2)/H_(∞)控制策略在提高水电机组调节系统的稳定性以及抗干扰能力上具有优势,也为实际水电机组控制应用提供一种有效的参考方案。

关键词：水轮发电机组调节系统 H_(2)/H_(∞)控制线性矩阵不等式(LMI)

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数字孪生驱动的水电机组轴系智能维护

振动与冲击 2024年第15期43卷 189-199页

作者：李佰霖陈思远唐淞付文龙三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002

水电站设备运维数字化智能化是水电站高效运行的重要途径,相关研究处于初步阶段。学者们对其基本框架、内涵和技术路线展开了比较全面的阐述,但针对数字孪生模型的可实施性低、水电机组轴系故障库较少和轴系智能化维护水平较低等问题,... 详细信息

水电站设备运维数字化智能化是水电站高效运行的重要途径,相关研究处于初步阶段。学者们对其基本框架、内涵和技术路线展开了比较全面的阐述,但针对数字孪生模型的可实施性低、水电机组轴系故障库较少和轴系智能化维护水平较低等问题,相关内容还有待进一步研究。为了提高机组轴系智能化维护程度,该文以水力发电机组轴系为研究对象,构建其数字孪生驱动的智能维护模型及其结构,依托所提模型实现了以轴心轨迹故障库建立、轴系故障诊断、轴系可视化维护为主线的循环过程数字化。通过应用实践表明了数字孪生驱动的水电机组轴系智能维护的可行性,提高了水电智能化维护水平。

关键词：水电机组数字孪生智能维护轴系故障库

基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测研究

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太阳能学报 2024年第5期45卷 133-143页

作者：付文龙章轩瑞张海荣傅雨晨刘兴韬三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室宜昌443002 中国长江电力股份有限公司宜昌443133

为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间... 详细信息

为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型。首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间序列进行分解,得到一系列相对平稳的子序列。然后对各子序列分量进行相空间重构,得到相应的相空间矩阵。接着针对长短期记忆网络(LSTM)训练时间较长和权重参数较多的问题,提出一种SWGMN对各子序列分量建立预测模型。同时,为提高模型预测性能,提出一种INGO对SWGMN模型的两个超参数进行寻优,得到最优参数组合。最后累加各子序列预测值,得到最终风速预测结果。实验结果表明,在单步预测和多步预测中,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数R2分别为0.1828 m/s、0.2263 m/s、4.5481%、0.987和0.2429 m/s、0.3107 m/s、6.1113%、0.976,相较于传统方法具有更高的预测精度和预测效率。

关键词：风速预测深度学习变分模态分解共享权重门控记忆网络改进的北方苍鹰优化算法