检索结果-南通市图书馆

云南电力技术 2010年第5期38卷 46-49页

作者：田冰冰刘念四川大学电气信息学院四川成都610065

针对目前智能方法在汽轮发电机转子匝间短路故障诊断中存在的不足,提出了一种基于扩展径向基(RBF)神经网络的动态模糊神经网络d-fnn的智能诊断方法。与传统的BP神经网络不同,d-fnn的结构不是预先设定而是在训练中实时动态产生并修剪,从... 详细信息

针对目前智能方法在汽轮发电机转子匝间短路故障诊断中存在的不足,提出了一种基于扩展径向基(RBF)神经网络的动态模糊神经网络d-fnn的智能诊断方法。与传统的BP神经网络不同,d-fnn的结构不是预先设定而是在训练中实时动态产生并修剪,从而使该方法能有效避免BP神经网络结构确定不合理,容易陷入局部最小,收敛速度慢,精确度不高等缺点。通过在Matlab/Simulink下仿真一台发电机并网运行时转子绕组匝间短路故障获取训练样本。使用训练好的d-fnn进行故障诊断,诊断结果表明了该方法的有效性、实用性和优越性,达到了预期诊断目的。

关键词：汽轮发电机转子匝间短路 d-fnn 故障诊断

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基于d-fnn的盾构机协调优化控制

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机械设计与制造工程 2022年第6期51卷 84-87页

作者：李记军无锡地铁建设有限责任公司江苏无锡214021

针对盾构机掘进过程控制参数非线性度强、耦合度高,难以通过常规数据模型对盾构机推进与排土进行协调优化控制的问题,设计了一种基于d-fnn的盾构机协调优化控制方法。在分析d-fnn结构的基础上,构建了以螺旋机转速、盾构机推进速度、推... 详细信息

针对盾构机掘进过程控制参数非线性度强、耦合度高,难以通过常规数据模型对盾构机推进与排土进行协调优化控制的问题,设计了一种基于d-fnn的盾构机协调优化控制方法。在分析d-fnn结构的基础上,构建了以螺旋机转速、盾构机推进速度、推力、刀盘扭矩、密封舱土压为d-fnn输入的盾构机协调优化控制模型,并利用盾构机内置传感器采集的实际施工数据对模型进行验证。结果表明,该模型可根据施工环境同步优化控制盾构机推进速度与螺旋输送机转速,实现盾构机密封舱内土压平衡,土压波动平均误差控制在1.45%,相较于BPNN优化方法,具有更好的控制效果。

关键词： d-fnn 盾构机协调优化控制土压平衡

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基于PAS与dfnn的变压器故障预测研究

基于PAS与DFNN的变压器故障预测研究

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作者：张雅楠河北联合大学

学位级别：硕士

变压器是电力系统和智能变电站中重要的电力设备，智能变压器智能化水平关系着智能变电站运行的可靠性和投资的经济性。而变压器故障预测能够发现潜伏的故障以及预告故障的发展趋势，研究故障预测对系统安全运行和变压器的状态检修有重... 详细信息

变压器是电力系统和智能变电站中重要的电力设备，智能变压器智能化水平关系着智能变电站运行的可靠性和投资的经济性。而变压器故障预测能够发现潜伏的故障以及预告故障的发展趋势，研究故障预测对系统安全运行和变压器的状态检修有重要意义。动态模糊神经网络具有强大的多元非线性数据处理和函数逼近功能，能够利用原始样本数据通过模型内部自我学习训练获得准确度较高的预测诊断模型。将动态神经网络强大的预测诊断功能引入到变压器故障处理中，建立起能够真实反映变压器故障特性的智能预测诊断模型，能够实现变压器故障在线检测的要求，提高变电站的综合自动化水平。本课题结合变压器故障预测诊断在线监测的特点，选用了光声光谱技术对变压器油中的故障气体的含量进行实时在线的监测，选取了动态模糊神经网络为实验的主要模型结构，利用MATLAB中的神经网络工具箱，建立起基于动态模糊神经网络的电力变压器故障预测模型。实验选取了150组变压器故障原始样本数据对d-fnn模型中进行学习训练，得到了具有预测诊断功能的网络模型;再挑选100组变压器的在线监测数据进行仿真试验，并查查看了模型预算误差收敛曲线，证明了采用基于PAS与dfnn变压器故障诊断预测模型预测变压器故障相对于传统的方法具有更高的故障诊断率,验证了基于PAS与dfnn在变压器故障预测诊断处理中的合理有效性。

关键词： PAS d-fnn 电力变压器故障预测 MATLAB

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基于动态模糊神经网络的钢琴曲风音质评价方法研究

基于动态模糊神经网络的钢琴曲风音质评价方法研究

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作者：孙启梦华南理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济和科学技术的不断发展,钢琴音乐艺术与信息科学、计算机技术相结合的研究受到越来越多的关注。随着钢琴普及率的不断提高,如何对钢琴音质科学地客观地评价,已经变得越来越重要。客观的钢琴音质评价方法不仅可以实现便捷有... 详细信息

随着社会经济和科学技术的不断发展,钢琴音乐艺术与信息科学、计算机技术相结合的研究受到越来越多的关注。随着钢琴普及率的不断提高,如何对钢琴音质科学地客观地评价,已经变得越来越重要。客观的钢琴音质评价方法不仅可以实现便捷有效地音质评价,而且对提升钢琴的制造水平也具有很大的指导意义。因此,本文围绕钢琴音质评价有关理论和方法进行了研究,并基于曲风对钢琴音质的影响及钢琴音乐信号的多种特征提取,实现了使用动态模糊神经网络(dynamic Fuzzy Neural Network,d-fnn)进行自动音质评价的功能。本文的主要内容和创新如下:1.由于弹奏不同曲风的钢琴曲时会让钢琴呈现出不同的音质效果,因此,本文提出了一种结合曲风及多种特征提取的钢琴音质评价方法。在这样的场景下,在进行钢琴音质评价时,获取钢琴声音信号方式由以往仅获取一些键音或和弦,转变为获取对应曲风的一整段乐曲;同时,对钢琴声音信号特征参数的分析,也由单个键音的特征的分析变成多个键音及键音之间的复杂关系的分析和识别。2.根据音乐信号特征与钢琴音质之间的关系,提取了音长、起振时间等特征作为时域特征,泛音数量、泛音能量占比等特征作为频域特征,以及基于互相关分析的互相关系数矩阵特征值作为空域特征。并根据不同音区的键音的特点及在演奏时起到的作用的差异,以低音区、中音区、高音区三个音区为统计单元,将时域特征和频域特征在各音区内的特征统计值替代每个键音的时域特征和频域特征。3.考虑到仅靠经验知识无法准确地描述某种特定曲风的键音信号特征以何种联系和方式对此时曲风下的钢琴音质产生影响,本文提出了通过训练动态模糊神经网络来获得曲风特征、钢琴音质和信号特征之间复杂关系的推理逻辑和规则的方法,并采集了不同钢琴和多种曲风的音乐信号,在实验室自主研发的硬件综合平台上进行了实验。实验结果证明该方法的整体性能可达到预期的效果。

关键词：钢琴音质客观评价方法多特征分析 d-fnn

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