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基于自适应经验小波分解与深层CNN-BiLSTM网络模型的短期负荷预测

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信息技术与信息化 2023年第5期 158-161页

作者：于劲丛山东中嘉英瑞医疗科技有限公司山东烟台264034

电力资源利用率在过去的几十年里急剧增加,为电力厂商带来极大的困扰性,因此对电力负荷的精准预测是电力厂商亟待解决的问题。针对现有算法模型对电力负荷预测精度的不足,基于自适应经验小波分解算法解决外部影响因素对电力系统负荷数... 详细信息

电力资源利用率在过去的几十年里急剧增加,为电力厂商带来极大的困扰性,因此对电力负荷的精准预测是电力厂商亟待解决的问题。针对现有算法模型对电力负荷预测精度的不足,基于自适应经验小波分解算法解决外部影响因素对电力系统负荷数据的非平稳性,分解的模态信号利用文章提出的CNN-BiLSTM网络模型训练优化。为验证算法的实际预测性能,以宁夏某电力系统的实际数据,采用ELM算法、LSTM算法进行对比验证。实验结果表明,提出的自适应经验小波CNN-BiLSTM算法的负荷预测平均绝对误差降低了25%~32%左右,预测精度更高。

关键词：经验小波 CNN LSTM 负荷预测

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城市轨道直流牵引供电系统短路特性研究

城市轨道直流牵引供电系统短路特性研究

作者：崔洪敏西南交通大学

学位级别：硕士

城市轨道交通直流保护可靠动作可以保证城市轨道交通的安全运营与乘客的人身安全,但是DDL保护可能会出现误动或者拒动的情况。为了确保城市轨道交通的安全可靠运行,必须对城市轨道交通直流保护进行深入的研究。本文首先对城市轨道直流... 详细信息

城市轨道交通直流保护可靠动作可以保证城市轨道交通的安全运营与乘客的人身安全,但是DDL保护可能会出现误动或者拒动的情况。为了确保城市轨道交通的安全可靠运行,必须对城市轨道交通直流保护进行深入的研究。本文首先对城市轨道直流牵引供电系统现有的保护方式进行了总结。然后通过建立仿真模型得到牵引变电所馈线负荷电流,将仿真结果与上海某列车的实测电流进行了比较。通过分析得到列车存在过分段电流产生的原因,且用武汉某地铁引起DDL保护误动作的实测电流证明了过分段电流具有可能会引起DDL保护误动作的特性。通过建立考虑集肤效应的钢轨模型得到馈线处的远端短路电流,计算仿真远端短路电流与实测远端短路电流的皮尔森系数为0.999,验证了模型的合理性。通过将过分段电流与远端短路电流就行比较,得到过分段电流与短路电流的电流增量以及电流变化率相似,但是短路电流的高次频率分量多于过分段电流的高次频率。针对过分段电流与远端短路电流频率上存在的差异,本文引入Gilles提出的经验小波(EWT)理论。EWT具有完整的数学推导过程,良好的自适应性,稳定的分解结果,同时其计算更加快捷简单。但是EWT可能存在“过切分”以及未能解决频谱划分个数M如何确定的问题。针对EWT中存在的不足,应用高斯滤波改进EWT算法,有效的避免了“过切分现象”;然后利用一维最大熵理论改进的EWT算法更新频谱划分个数M,自适应的得到频谱划分个数M与划分边界。将改进后的EWT算法与能量权重结合在一起提取电流的特征频率f*,并给出其实施的流程。应用过分段电流与短路电流进行实例分析,证明了改进后的EWT可以提取出有效的特征频率,未改进的EWT得不到有效的特征频率。统计多组实测与仿真数据的特征频率,发现短路故障电流特征频率在1000Hz到5000Hz之间,过分段电流特征频率均低于100Hz,两者差异明显。最后将本文提取特征频率的算法与DDL保护进行对比,发现本文提取特征频率的算法比DDL保护的故障识别正确率提高了9%,证明了本文提出的利用改进EWT提取短路电流特征频率的方法可以较好的区分短路故障电流与列车过分段电流。

关键词：城市轨道交通过分段电流远端短路电流经验小波过切分频谱划分数M 高斯滤波一维最大熵特征频率

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转子动力系统轴承的特征故障诊断系统研发

转子动力系统轴承的特征故障诊断系统研发

作者：张津丞大连海事大学

学位级别：硕士

随着信息化和智能化的发展,以及机械设备日益自动化和精细化的趋势,设备中所有组成零件之间的联系愈发紧密,由此而来的是对各个零部件稳定性的要求也随之提高。轴承作为转子动力系统的重要组成部分,在工业生产中应用极为广泛,拥有无法... 详细信息

随着信息化和智能化的发展,以及机械设备日益自动化和精细化的趋势,设备中所有组成零件之间的联系愈发紧密,由此而来的是对各个零部件稳定性的要求也随之提高。轴承作为转子动力系统的重要组成部分,在工业生产中应用极为广泛,拥有无法替代的地位。但其运转于高温、潮湿、负载严重的情况下,是最容易发生故障的部位。目前对于轴承故障诊断的方法主要分为定期检修和事后检修,此类方法不但影响工作效率且存在漏检的可能。因此,建立轴承的故障诊断系统,及时发现轴承存在的故障并检修,对减少经济损失、保障使用者的安全具有重大意义。本文以N206圆柱滚子轴承作为研究对象,针对滚动轴承振动信号进行数据处理与特征分析,实现对轴承的健康状况检测,并利用多体动力学模型获得轴承振动的仿真数据进行验证,为后续处理实验台及现场数据奠定基础,最后建立故障诊断系统,为转子动力系统的维护保养提供依据。本文研究方法和技术手段,不仅适用于轴承诊断,而且对其他复杂机械结构故障诊断,同样具有重要的参考价值。论文的主要研究内容和结论如下:(1)针对滚动轴承的不同类别的故障振动信号,分别提取并分析了振动信号数据时域特征、频域特征以及小波域特征。其中在小波域为了避免了传统经验小波频带过度划分的问题,提出了一种基于改进经验小波变换的轴承故障振动信号分析方法,利用信号峭度对冲击敏感的特性,在频带划分时对相邻分量进行合并。并选择皮尔逊相关系数符合规则且峭度因子最大的分量加入信号重构,从而突出了故障特征频率。然后根据信息增益理论和相关度理论,分析如何通过信息增益理论对特征进行筛选,并通过相关度理论对特征进行压缩,从而剔除无效特征和负面特征,优化模型训练速度,提高模型迭代速度。由此得到了处理后的数据多维特征,为下一步建立机器学习模型进行分类判断奠定了基础。(2)分别建立基于多维数据特征的支持向量机故障诊断模型和GG聚类故障诊断模型,对多维数据特征建立机器学习模型进行故障分类诊断。对于支持向量机故障诊断模型,采用数据标准化、加入核函数、网格寻优等方法对多重支持向量机进行优化,分别采用核函数、核函数-数据标准化、核函数-数据标准化-网格寻优三种优化方式建立了基于支持向量机算法的轴承故障诊断模型。通过分析对比四种模型在测试集中分类结果的混淆矩阵,证明同时使用核函数、数据标准化以及网格寻优的支持向量机轴承故障诊断模型拥有更高的分类精度和更优越的诊断性能,对于建模计算的1000组实验数据集,其综合诊断准确率达到88%。该诊断方法为滚动轴承的故障诊断提供了一种新的思路,同时也为其他模型的故障分析提供了参考。(3)综合分析并总结使用者的功能需求,设计并开发了一套基于Qt框架的轴承故障诊断系统。该系统将轴承振动信号分析、轴承故障运行诊断、轴承运行数据及诊断记录管理等不同功能模块集成在通过图形化用户接口中,实现了对轴承的运行和故障诊断的可视化操作。通过该系统大大提高了检测人员的使用便捷性,并提高了轴承检测工作的效率。

关键词：滚动轴承特征提取经验小波 SVM分类算法

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变压器局部放电监测中数据处理算法的研究

变压器局部放电监测中数据处理算法的研究

作者：苏盼广西科技大学

学位级别：硕士

随着智能电网概念的提出,大容量电力变压器等电网基础设施的智能化转变一直是行业研究热点,设备的稳定性和绝缘性能是保证电网可靠运行的重要基础。有历史数据表明,绝大多数电力变压器安全事故是由绝缘问题导致的。局部放电量是能够反... 详细信息

随着智能电网概念的提出,大容量电力变压器等电网基础设施的智能化转变一直是行业研究热点,设备的稳定性和绝缘性能是保证电网可靠运行的重要基础。有历史数据表明,绝大多数电力变压器安全事故是由绝缘问题导致的。局部放电量是能够反应出变压器绝缘性能是否存在问题的直观数据,通过对该数据的监测来判断变压器的绝缘性能是否符合安全要求是目前被普遍采用的手段。然而采集数据过程中不可避免的是各种干扰,因此抗干扰是变压器局部放电监测面临的难题。由于运行中的变压器所处的环境干扰不具有确定性,无法提前获得其信号特征量参数进行针对性的滤除。小波算法在信号处理方面具有很好的时-频特性,在各领域的信号处理方面均有广泛应用。小波基函数和分解层数的选择以及阈值函数直接影响着去噪效果。在去噪算法的研究中,采用算法进行去噪的后信号可能存在波形幅值损失的问题,本文将针对这些问题对算法进行研究改进。本文主要工作内容如下:（1）对变压器产生局部放电的原因及影响和放电机理进行了分析,通过simulink搭建局部放电的仿真模型,结合数学模型对局放信号的产生过程进行阐述,并且分析了目前的检测技术应用发展状况和数据处理算法。对检测过程中的干扰来源进行了分析,对比了目前常用去噪方法的优缺点,并在此基础上进行算法的改进。（2）提出了一种结合了基于自适应噪声的完备经验模态分解和样本熵的软阈值去噪方法,通过将含噪信号进行模态分解,计算各模态的样本熵值从而区分周期性窄带干扰,通过设定阈值将窄带干扰排除。剩余信号成分以有用信号和白噪声为主,通过软阈值滤除白噪声干扰。去噪过程中软阈值的选择对后续去噪效果影响非常大,针对于经典软阈值函数滤波存在的信号幅值损失的问题,采用改进的软阈值函数保留了更多的有用信号的信息,同时达到滤波的目的。（3）由于经验模态分解算法在计算时间上不具有效率优势,且易存在模态混叠和虚假分量的问题,提出了基于经验小波的去噪方法。采用了经验小波变换算法对信号进行模态分量的提取,保留了自适应性能的同时,能减少迭代计算带来的时间延迟,然后对模态分量进行样本熵的求取再进行软阈值处理,去噪后信号在信噪比和均方误差方面体现出很好的去噪效果,该方法的优势通过仿真对比得到了验证。

关键词：变压器局部放电数据处理经验模态分解经验小波

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太阳能电池片复杂表面图像多光谱融合

太阳能电池片复杂表面图像多光谱融合

作者：杨佳博河北工业大学

学位级别：硕士

太阳能作为地球能量供应最主要的形式之一,其清洁,安全,丰富,可再生的特点使其越来越受到人类的重视,随之衍生出来的太阳能电池应用也越来越广泛。由于其制作材质多样,制作工艺复杂,操作人员的不当操作,导致电池片在生产和运输中产生多... 详细信息

太阳能作为地球能量供应最主要的形式之一,其清洁,安全,丰富,可再生的特点使其越来越受到人类的重视,随之衍生出来的太阳能电池应用也越来越广泛。由于其制作材质多样,制作工艺复杂,操作人员的不当操作,导致电池片在生产和运输中产生多种缺陷,严重降低了太阳能电池片的使用性能。同时其表面的各向异性复杂随机纹理的存在,导致现有机器视觉检测法抗干扰性差,检测精度低。因此,为了抑制复杂晶格背景对于检测与识别的影响,并凸出表面弱缺陷特征,论文分别从太阳能电池片多光谱图像采集、灰度多光谱图像融合、彩色多光谱图像融合以及融合图像质量评估的角度,提出了三种相关融合算法和恰当的评估指标,具体研究内容如下:首先,设计了一种太阳能电池片多光谱图像自动采集系统。该系统基于CIE1931色度学理论,计算出RGB三色的配比,通过数字控制器控制RGB三通道光源的变化得到所需波段的可见光。在所需波段处,输入上升沿信号硬触发控制高速工业相机自动采集多光谱图像。该系统具有稳定、快速、准确以及波段可调节性优点,为太阳能电池片图像融合提供了便利。其次,提出了一种单通道灰度多光谱图像显著性融合算法。首先分析了电池片图像的光谱反射率,采集一组特定波长的多光谱图像。然后利用结构纹理分解方法抑制了复杂的背景,通过具有经验信息的二维张量经验小波进行多尺度分解,得到包含缺陷信息的细节层,对其进行显著性分析,增强权重较大部分图像的对比度,最终得到强缺陷特征图像。实验结果表明,该方法能够有效地抑制复杂晶格背景干扰的影响,凸出了表面缺陷,获取清晰的单通道电池片图像。再次,提出了两种三通道彩色多光谱图像融合算法。首先分析了多种缺陷信息光谱的差异,采集一组特定波长的多光谱图像,选取最优的融合波段及最优的融合空间。然后根据多光谱缺陷图像最优融合空间三通道的表征形式的不同,对每个通道进行单独处理,利用经验小波的多分辨率特性,依据混合权重和梯度权重进行图像融合,有效抑制了复杂晶格背景干扰的影响,凸出了缺陷特征,获取清晰的三通道电池片图像。最后,通过大量实验数据论证了所提融合算法的有效性。另外,根据太阳能电池片多光谱融合结果的分析,选取了适用于太阳能电池片复杂表面图像多光谱融合结果的客观质量评价指标,更好的验证了所得结果的性能,对后续缺陷的检测与分类提供了较好的帮助。

关键词：太阳能电池片多光谱图像融合经验小波混合权重自适应

基于声发射的钢—混凝土组合梁损伤识别与表征研究

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基于声发射的钢—混凝土组合梁损伤识别与表征研究

作者：聂佳豪合肥工业大学

学位级别：硕士

钢-混凝土组合梁是由钢梁和混凝土板通过剪力键连接共同受力的结构形式,凭借其更高的刚度、延性和承载力等优点,被广泛应用于现代桥梁和建筑结构中。然而钢-混凝土组合梁在长期服役过程中可能发生混凝土板开裂、界面脱粘滑移和剪力连接... 详细信息

钢-混凝土组合梁是由钢梁和混凝土板通过剪力键连接共同受力的结构形式,凭借其更高的刚度、延性和承载力等优点,被广泛应用于现代桥梁和建筑结构中。然而钢-混凝土组合梁在长期服役过程中可能发生混凝土板开裂、界面脱粘滑移和剪力连接件失效等损伤,严重影响结构整体的安全性和耐久性。因此,本文通过声发射测量数据对钢-混凝土组合梁结构进行损伤识别,提出基于经验小波-赤池信息准则-遗传算法的损伤定位方法,以及基于改进矩张量分析的损伤微观机理表征方法,实现钢-混凝土组合梁结构损伤的定量评估。主要研究内容包括:(1)进行了钢-混凝土组合梁抗剪连接件推出实验,研究剪切作用下的组合梁损伤识别。通过声发射参数分析发现,累计振铃计数、累计能量和高频峰值频率随着组合梁剪切破坏过程而改变,反映出损伤萌生、扩展及破坏三个阶段。为进一步表征不同位置的损伤源,提出基于赤池信息准则-遗传算法的损伤定位方法,首先通过断铅实验验证其较已有方法的优势,然后利用该方法识别组合梁剪切破坏过程中的界面滑移、栓钉剪断和混凝土冲切破坏。(2)进行了钢-混凝土组合梁四点弯曲实验,研究负弯矩作用下的组合梁损伤识别。考虑声发射信号在传播过程中的衰减、反射、散射与频散等现象以及工作环境噪声影响,引入经验小波变换对信号进行自适应分解,提取主频成分作为滤波后的信号进行赤池信息计算,获得更加准确的到达时间,提出基于经验小波-赤池信息准则-遗传算法的损伤定位方法,通过断铅实验验证经验小波变换处理对定位准确性的提升作用,然后将其用于钢-混凝土组合梁负弯矩区损伤定位,识别混凝土板开裂和界面脱粘损伤。(3)在声发射信号到达时间和损伤源位置精准判定的基础上,从经验小波变换主频成分中提取P波初动幅值,改进声发射矩张量分析算法,反演组合梁四点弯曲损伤的时空演化过程,并进行矩张量与信号参数联合分析,定量地表征混凝土板开裂破坏和界面脱粘的微观机理。结果表明,组合梁负弯矩区混凝土板开裂以张拉型裂纹为主、混合型与剪切型裂纹为辅,钢-混凝土界面脱粘损伤机理以张拉型微裂纹为主,而剪切型裂纹对界面脱粘起到了促进作用。

关键词：钢-混凝土组合梁声发射损伤表征经验小波遗传算法矩张量分析

基于超高频法的GIS局部放电缺陷分类识别研究

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基于超高频法的GIS局部放电缺陷分类识别研究

作者：冯晓栋武汉大学

学位级别：硕士

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)由于结构紧凑、可靠性高以及维护方便等特点逐步成为现代电力系统中的重要设备之一。然而GIS装置在生产及长时间的运行中会产生绝缘性能劣化等缺陷,其中最典型的特征是局部放电(Partical... 详细信息

气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)由于结构紧凑、可靠性高以及维护方便等特点逐步成为现代电力系统中的重要设备之一。然而GIS装置在生产及长时间的运行中会产生绝缘性能劣化等缺陷,其中最典型的特征是局部放电(Partical discharge,简称PD)。在GIS装置的局部放电检测技术中基于超高频法(ultra-high frequency,UHF)的检测方式具有抗干扰性能好,灵敏度高等特点。论文主要进行了UHF法在PD缺陷模式识别方面的研究。具体工作如下:首先论文前期主要调研PD在GIS装置中的类别及产生的原理,设定要检测的4种GIS装置内部缺陷并介绍采用的局部放电实验平台分析4种绝缘缺陷对应的UHF PD信号特征,为后续的去噪与模式识别研究建立基础数据支撑。其次为了能够确保局部放电试验中UHF传感器的可靠性,论文对UHF传感器进行不确定度评定,通过IEEE推荐的电场强度校准方案为主要思路,采用了以电场强度为检测量的UHF传感器校准系统,并编写软件程序控制相关仪器。论文通过蒙特卡罗法实现UHF传感器不确定度评定,为后续相关工作提供一定的参考价值。然后论文介绍经验模态与经验小波算法,并设定了复杂频率成分的对比信号进行两者的信号分解实验,根据分解及重构信号结果表明,经验小波算法在复杂频率信号的分解中能够极大地避免模态混叠等现象,然后进行经验小波-小波变换算法的UHF PD信号去噪研究。最后针对UHF PD信号容易受到干扰并导致识别正确率下降的问题,论文提出了改进的经验小波-小波去噪算法,并建立缺陷识别模型。论文将改进算法应用于仿真UHF PD信号的去噪实验,实现了有效的噪声抑制。将改进去噪算法与小波去噪同时应用于实测信号,发现论文算法在噪声抑制比上更有优势。论文将上述去噪信号进行经验小波分解并提取信号高阶离散量的13维特征作为随机森林算法的输入层。通过随机森林算法中的袋外误差与训练时间作为调参参考量寻找合适的随机森林决策树数目与随机特征量,最后选择最佳的参数进行UHF PD信号的缺陷分类识别。实测数据表明本论文提出的分类识别算法能够达到97.5%的正确分类率,与其他算法进行对比提高了缺陷分类识别率。

关键词：气体绝缘组合电器不确定度评定局部放电经验小波信号去噪随机森林

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行星齿轮箱振动信号特征提取与故障诊断研究

行星齿轮箱振动信号特征提取与故障诊断研究

作者：陈伟南京航空航天大学

学位级别：硕士

行星齿轮箱广泛应用于直升机主减速器、风电机组等复杂传动系统中,其体积小、功重比大、工作环境恶劣以及工况多变性导致故障发生概率大。实现行星齿轮箱故障诊断与预警,将提高复杂机械装置的可靠性与安全性,降低维护、维修费用,具有重... 详细信息

行星齿轮箱广泛应用于直升机主减速器、风电机组等复杂传动系统中,其体积小、功重比大、工作环境恶劣以及工况多变性导致故障发生概率大。实现行星齿轮箱故障诊断与预警,将提高复杂机械装置的可靠性与安全性,降低维护、维修费用,具有重要的研究意义和应用价值。本文主要研究行星齿轮箱故障特征提取与故障诊断技术,主要内容如下:(1)研究了行星齿轮箱典型损伤的故障机理与振动特性。针对行星齿轮箱部件常见的故障模式,阐明故障形成机理与原因,建立两级行星齿轮系多体动力学刚柔耦合模型,在其基础上分析了第二级太阳轮变转速、变负载等工况,断齿、裂纹等典型损伤状况下振动信号特征。(2)研究了基于能量聚集度经验小波变换的行星齿轮箱故障诊断方法。针对行星齿轮箱早期故障微弱等问题,研究了新颖的能量聚集度经验小波变换自适应信号分解方法,仿真和实验证明新方法能够对频谱边频带进行较好的划分,啮合频率及其倍频信号均存在于支撑区间内,较好的保留振动信号边频带信息,有效检测出行星齿轮箱早期微弱故障。(3)研究了基于全变分模型与基追踪的行星齿轮箱耦合信号分离与故障诊断方法。针对行星齿轮箱复杂振动信号,将复杂振动信号分为冲击调制和稳态调制成分,并构造问题模型,应用稀疏全变分模型于冲击信号特征提取,采用改进的非对称惩罚函数,应用受控最小化优化方法进行模型求解。应用基追踪方法进行稳态调制成分的分离。通过分析提取的冲击特征信号,识别故障信息,仿真信号和实验证明新方法的可行有效性。

关键词：行星齿轮箱故障诊断振动信号经验小波全变分模型信号分离

基于神经网络混合模型的短期电力负荷预测算法研究

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基于神经网络混合模型的短期电力负荷预测算法研究

作者：乐昊哲南昌大学

学位级别：硕士

电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规划调度提出更高的要求,短期电力负荷预测是负荷预测非常重要的一部分,它对电力系统中各项发电、输电、配... 详细信息

电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规划调度提出更高的要求,短期电力负荷预测是负荷预测非常重要的一部分,它对电力系统中各项发电、输电、配电设备维护运营提供科学合理的安排计划依据。而我国电网用电负荷面临更多不确定因素的影响,短期电力负荷预测也是现在急需研究的课题之一。本文基于短期电力负荷预测为研究根本,在实际案例中进行分析讨论,提出论文自身的论点并加以证明;本文的创新点与主要研究工作如下:(1)本文采用2018年江苏省宜兴市、无锡市-江阴市地区全社会用电负荷为实验数据集,在其中对用电负荷的日负荷周期性、周负荷周期性、季节负荷特性、地域负荷特性以及影响用电负荷的天气因素详细分析,充分讨论各个潜在性质对用电负荷的影响与联系。而且使用特征工程中的相空间法进一步优化预处理过程。(2)依据小波变换(WT)中过分依赖先验知识对参数选取的现象和经验模态分解(EMD)中存在模态混叠和端点效应,论文提出一种经验小波变换(EWT)结合深度信念网络(DBN)的短期负荷预测组合模型。EWT善于挖掘不确定多因素的时间序列中潜在特征,为构建训练矩阵做好充分准备;DBN采用前向预训练和反向微调训练模式,使得在学习过程能够取得较优的权重与偏置矩阵,神经元采用统计概率形式的神经元激活方式,这使得整个网络具有非常良好的处理多维特征的能力。(3)在EWT-DBN的基础上提出了一个新型多层组合模型,将EWT-DBN预测结果与原始训练矩阵合并导入宽度学习系统(BLS)中,BLS中多组特征映射节点可以更好地学习更高维度的数据。通过实例验证,EWT-DBN-BLS的预测性能优于众多模型。

关键词：短期负荷预测电力负荷特性经验小波深度信念网络宽度学习