检索结果-南通市图书馆

价值工程 2012年第9期31卷 289-290页

作者：丁静廖丹何耀东刘强天津大学管理与经济学部天津300072

针对回溯分析阶段中,基础数据包含不同的分布,文章提出基于聚类分析、滑动窗口理论及密度估计的变点识别方法。仿真结果表明,该方法能够很好的识别小偏移的变点位置。

关键词：变点识别聚类分析滑动窗口理论回溯分析阶段

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改进最小二乘变点识别法在负荷分解的应用

计算机测量与控制 2019年第6期27卷 226-230页

作者：郑义林刘永强梁兆文李卓敏华南理工大学电力学院

随着全世界正进行的大规模智能电表的推广安装,使用非侵入式负荷监测分解方法,总电能消耗分解为单独设备的消耗,成为最近的研究热点;而变点识别是负荷分解方法中的第一步;精确的变点检测为后续提取特征以及识别负荷,打下了坚实的基础;... 详细信息

随着全世界正进行的大规模智能电表的推广安装,使用非侵入式负荷监测分解方法,总电能消耗分解为单独设备的消耗,成为最近的研究热点;而变点识别是负荷分解方法中的第一步;精确的变点检测为后续提取特征以及识别负荷,打下了坚实的基础;提出了一种基于均值变点模型的识别算法,通过滑动窗口,利用最小二乘法计算目标函数,以确定变点个数;最后,提出假设检验,来验证变点检测的准确性;它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的电气量变化、发生时刻等重要信息,并记录下来,然后为后续的负荷识别和分解提供保障;最后以某商业写字楼为例,通过测量该商业部分用电负荷数据,从而验证了该算法的可行性。

关键词：变点识别最小二乘法负荷分解

基于非参数检验的划分——凝聚层次聚类变点识别法

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标准科学 2013年第12期 70-73页

作者：胡文静聂斌天津大学天津300072

变点识别是统计过程控制第一阶段的主要任务,通过对大量历史数据进行分析,识别出运行状态发生变化的准确时间点,则有利于分析运行状态变化的原因,从而改善生产等各种过程的表现。针对时间顺序数据,本文提出将划分层次聚类法与凝聚层次... 详细信息

变点识别是统计过程控制第一阶段的主要任务,通过对大量历史数据进行分析,识别出运行状态发生变化的准确时间点,则有利于分析运行状态变化的原因,从而改善生产等各种过程的表现。针对时间顺序数据,本文提出将划分层次聚类法与凝聚层次聚类法相结合的变点识别方法,并在凝聚层次聚类中采用非参数检验法。通过仿真对方法性能进行分析和比较,结果显示本方法具有良好的变点识别性能。

关键词：变点识别划分层次聚类凝聚层级聚类 Mann-Whitney U检验

基于广义Wiener过程的滚动轴承剩余寿命预测

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计算机集成制造系统 2024年第11期30卷 4065-4074页

作者：李军星黄嘉鸿邱明王治华庞晓旭董艳方河南科技大学机电工程学院河南洛阳471003 机械装备先进制造河南省协同创新中心河南洛阳471003 北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100083

为解决传统滚动轴承剩余寿命预测方法忽略随机误差项非线性的问题,提出一种基于广义Wiener过程的滚动轴承剩余寿命预测方法。为确定轴承初始退化点,利用3σ准则进行变点识别;针对退化阶段演化特征,建立基于广义Wiener过程的退化模型,根... 详细信息

为解决传统滚动轴承剩余寿命预测方法忽略随机误差项非线性的问题,提出一种基于广义Wiener过程的滚动轴承剩余寿命预测方法。为确定轴承初始退化点,利用3σ准则进行变点识别;针对退化阶段演化特征,建立基于广义Wiener过程的退化模型,根据首达时概念,推导出轴承寿命分布模型和点估计近似解析式。融合同类型轴承历史性能退化数据,提出退化模型未知参数极大似然估计方法;其次,结合轴承在线监测数据,建立基于贝叶斯理论的退化模型随机参数在线更新方法,实现滚动轴承剩余寿命在线预测。最后,通过滚动轴承工程实例分析,验证了所提方法的有效性和适用性,与现有文献方法相比,所提方法的预测精度提高了50%以上。

关键词：滚动轴承剩余寿命预测广义Wiener过程贝叶斯理论变点识别

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基于聚类的轮廓数据质量监控方法研究

运筹与管理 2017年第4期26卷 112-117页

作者：聂斌姚雪海李京亚天津大学管理与经济学部

轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一,当前研究多以轮廓整体变化为识别对象,而对局部变化问题研究相对较少,且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题,提... 详细信息

轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一,当前研究多以轮廓整体变化为识别对象,而对局部变化问题研究相对较少,且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题,提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价,并与现有方法进行比较,结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾,本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。

关键词：变点识别聚类分析小波变换轮廓线统计过程控制

面向非侵入式负载监控的电流特征提取算法研究

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面向非侵入式负载监控的电流特征提取算法研究

作者：张乘风国防科学技术大学

学位级别：硕士

在科技日新月异的今天,能源已经成为全世界关注的热点问题。在美国,商业和住宅行业的电力消耗占总用电量的70%,电力负载,特别是各种各样的用电器,占据了建筑能源消耗的很大一部分,并且这个比例在未来可能会增加。各类负载的大量使用更... 详细信息

在科技日新月异的今天,能源已经成为全世界关注的热点问题。在美国,商业和住宅行业的电力消耗占总用电量的70%,电力负载,特别是各种各样的用电器,占据了建筑能源消耗的很大一部分,并且这个比例在未来可能会增加。各类负载的大量使用更使得谐波污染、电网扰动以及用电安全性的下降等问题越发突出,伴随着设备的加速老化以及过压、过流的潜在风险使得电网的调控越来越复杂,火灾的隐患也变的更加不可忽视。因此对于用户用电行为的分析与负载的识别监控提出了更高的要求。本文在分析了负载特征提取和识别的国内外研究现状的基础上,为了探索针对不同负载特性应当采取的提取方法,在以下几个方面展开研究,取得一定进展。首先,在传统非侵入式负载监控(NILM)的基础上设计了负载识别系统的结构并采集了相关数据。通过将负载识别系统的功能进行模块化,细化了每个模块的职能和实现途径。其次,基于MSOX4104A数字存储滤波器进行了阻性和容性负载的电流数据采集。针对单个负载和多个负载的运行情况,分别提取了稳态和暂态的电流数据。然后,研究了负载电流暂态特征提取的方法。提出将变点识别技术引入到负载暂态过程的识别中,采用基于相似性的动力学识别方法,将负载投切产生的暂态特征作为变点识别出来,然后计算变点能量值作为负载暂态特征用于负载的识别。通过将混合负载运行时的电流数据拷入matlab进行实验,证明了算法的识别精度可以达到98%以上。最后,研究了小波分析和分形理论提取负载稳态特征的过程和方法。为了获取全面时频域信息,利用小波包分解分析了负载电流信号,研究了选择不同小波函数进行小波包分解所得不同效果,比较了不同频段能量的方差,得到选择haar小波进行小波包分解所得方差最大,可以将其第1、2频段能量值作为识别负载的稳态特征量。将分形的理论运用到负载电流的特征提取中,通过使用Grassberger和Procaccia提出的关联维数计算方法(GP算法),计算了单体负载波形和混合波形的关联维数,通过比较不同负载关联维数值,发现关联维数可以作为单体负载稳态电流特征来识别负载。

关键词： NILM 稳态特征暂态特征小波分析分形变点识别

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基于深度时间卷积网络的非侵入式负荷分解

基于深度时间卷积网络的非侵入式负荷分解

作者：郑义林华南理工大学

学位级别：硕士

智能电网和节能减排是实现我国电网智能化的重要手段和要求,为了满足智能电网中智能测量和需求侧管理的要求,高效率、低成本的负荷监测成为亟待解决的技术难题,非侵入式负荷监测分解的技术便应运而生。非侵入式负荷监测分解是指在用户... 详细信息

智能电网和节能减排是实现我国电网智能化的重要手段和要求,为了满足智能电网中智能测量和需求侧管理的要求,高效率、低成本的负荷监测成为亟待解决的技术难题,非侵入式负荷监测分解的技术便应运而生。非侵入式负荷监测分解是指在用户供电入口处安装智能电表监测总用电数据,经过负荷分解算法得到当前系统内各负荷运行情况。该方法能实现对用户用电信息的监测,有利于电网制定运行计划;而对于用户而言,可根据各电器电能消耗的具体情况,有针对性地调整用电行为。目前的分析方法,主要依赖于手动提取负荷的特征,采用传统的组合优化和阶乘隐马尔科夫模型方法去实现分解。随着人工智能技术的发展,机器学习和深度学习等技术也逐渐被应用于非侵入式负荷分解问题中。该类方法不要求高采样率,只使用低端硬件采集数据,通过深度神经网络去学习负荷特征,从而建立相应的负荷模型,以此进行负荷识别分解。但是一般的深度学习方法中缺乏事件检测,导致提取的负荷特征由于滑动窗口而被重复的识别,这增加了训练难度和计算量。针对以上问题,本文提出了基于深度时间卷积网络的非侵入式负荷分解算法,首先采用基于变点识别的事件检测方法,进行负荷事件检测并提取负荷激活。其次将负荷激活数据进行组合,以产生充分的训练数据。接下来采用时间卷积网络建立每个负荷的模型,构建总功率和单个负荷消耗功率之间的对应关系,从而实现负荷分解。本文采用REDD数据集对算法进行验证,采用精确率,召回率,F分数等评价指标进行评价。最后设计了一套负荷测量与分解装置,将算法应用于实际负荷的分解上,验证了该算法有效性。

关键词：变点识别时间卷积神经网络负荷分解

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基于聚类方法的非线性轮廓线多变点问题研究

基于聚类方法的非线性轮廓线多变点问题研究

作者：姚雪海天津大学

学位级别：硕士

统计过程控制作为质量管理的重要工具之一已经越来越多地受到企业的重视,然而随着科技的发展,监控的对象已经不再是简单的一元形式。新阶段的质量控制中出现了以一个或多个自变量与响应变量之间函数关系表示的质量特性,其被称为轮廓线,... 详细信息

统计过程控制作为质量管理的重要工具之一已经越来越多地受到企业的重视,然而随着科技的发展,监控的对象已经不再是简单的一元形式。新阶段的质量控制中出现了以一个或多个自变量与响应变量之间函数关系表示的质量特性,其被称为轮廓线,对它的监控称为轮廓监控。由于轮廓监控具有处理大量数据的能力,现阶段的许多研究已不再单单局限于对产品质量的监控,而拓展到医疗、气候、经济发展等领域中。在轮廓监控方面,按照变异方式的不同可分为局部变异与全局变异,前者的变异在单体轮廓线上表现为某一段形式的偏移,后者在单体轮廓线上表现为轮廓线整体的偏移。近些年的研究多数集中于单变点领域,亦即监控过程在某一时刻发生变异,之后的过程均受该变异影响。这种假设在判断过程稳定性方面具有不错的效果,然而在真实的生产过程中,变异的类型、变异的位置以及变异的数量都是未知的,如此使得单变点的方法在实际运用过程中显得不尽如人意。因此,本文提出使用小波降噪与多阶段聚类相结合的多变点识别方法来对非线性的轮廓线过程进行监控。同时使用Matlab仿真从偏移量、变点数量、误差项方差、偏移方向等多个角度来比较本文所提方法与传统的二分法性能的优劣。通过这种多方面的比较,显示出本文所提方法在识别多变点方面无论从识别敏感度,判断稳定性还是结果可靠性上都具有相当的优势。

关键词：非线性轮廓线变点识别小波变换聚类分析二分法

基于Wiener过程的多阶段非线性复杂退化产品可靠性分析模型

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湖北大学学报（自然科学版） 2024年第3期46卷 433-444页

作者：周子韩唐家银西南交通大学数学学院四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为提高非线性退化轨迹拟合的精度,针对多阶段退化中的非线性规律建立Wiener过程模型,考虑变点的连续性与部件个体的差异性,给出基于非线性复杂退化的可靠性评估方法。结合幂律函数推导出非线性多阶段Wiener过程模型,得到模型参数的极大... 详细信息

为提高非线性退化轨迹拟合的精度,针对多阶段退化中的非线性规律建立Wiener过程模型,考虑变点的连续性与部件个体的差异性,给出基于非线性复杂退化的可靠性评估方法。结合幂律函数推导出非线性多阶段Wiener过程模型,得到模型参数的极大似然估计量;通过最小均方误差原则给出变点以及幂参数的初值确定方法;根据SIC(schwarz information criterion)方法得到模型变点的精确值,并检验其准确性;结合不同部件之间的差异性,得到变点的连续分布;推导出非线性Wiener过程连续时段内的可靠度函数估计;利用本模型对高压脉冲电容器电容相对变化量的退化数据建模,与线性建模结果对比,验证多阶段Wiener过程模型在可靠性评估方面的有效性与可行性,估计结果更接近真实值。

关键词：多阶段退化 Wiener过程变点识别非线性退化可靠性

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大圳灌区干旱期降水演变特性研究

湖南水利水电 2011年第2期 42-44页

作者：赵进胡国华长沙理工大学水利工程学院长沙市410004

大圳灌区位于湖南省＂衡绍干旱走廊＂上,灌区降雨年内分布与农作物生长期不相适应,经常在作物出苗发芽或抽穗开花等需水敏感期发生季节性干旱而造成农业减产。文章以灌区1982～2008年月降水资料序列为基础,运用Mann-Kendall检验方法对... 详细信息

大圳灌区位于湖南省＂衡绍干旱走廊＂上,灌区降雨年内分布与农作物生长期不相适应,经常在作物出苗发芽或抽穗开花等需水敏感期发生季节性干旱而造成农业减产。文章以灌区1982～2008年月降水资料序列为基础,运用Mann-Kendall检验方法对灌区干旱期6~10月月降水量进行趋势分析,运用Mann-Kendall法和滑动T检验法对各月月降水系列进行突变分析,分析结果表明干旱期各月月降水量变化趋势均不明显,6月、7月、10月在相应年份发生了均值变异,9月、10月在资料系列中没有发生过均值变异。

关键词： Mann-Kendall方法滑动T检验方法变点识别趋势分析均值变异分析