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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法
本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據(jù)配電網(wǎng)中聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)、斷路器等開(kāi)關(guān)器件的分布特點(diǎn)對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網(wǎng)的圖模型，并設(shè)定配電網(wǎng)的電流參考方向；(3)利用設(shè)定的配電網(wǎng)電流參考方向以及斷路器處保護(hù)裝置上傳的故障信息，通過(guò)矩陣運(yùn)算求取故障判斷矩陣，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本發(fā)明能夠滿足分布式電源接入，無(wú)需動(dòng)作值整定，具備一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的能力。
東南大學(xué)
2021-04-11
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一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類(lèi)變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類(lèi)器預(yù)測(cè)模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個(gè)癥狀變量確定對(duì)應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類(lèi)器通過(guò)訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)到分類(lèi) 器參數(shù)；(4)進(jìn)行故障診斷時(shí)，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類(lèi)器進(jìn)行估計(jì)得到對(duì)應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過(guò)執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運(yùn)算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問(wèn)題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)一 步降低運(yùn)算復(fù)雜度的同時(shí)，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯(cuò)特性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于多元異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的設(shè)備故障診斷系統(tǒng)
本系統(tǒng)利用工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無(wú)線、分布式機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，部署的工業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)既充當(dāng)在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，也承擔(dān)通信網(wǎng)絡(luò)的功能，最后作為具有推理學(xué)習(xí)能力的決策網(wǎng)，是集感知、通信、識(shí)別、診斷、決策為一體的綜合預(yù)測(cè)性維護(hù)平臺(tái)。 作為一種獨(dú)立的控制網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)包含低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)、執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)、匯聚網(wǎng)管等硬件設(shè)備及專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)、規(guī)則匹配數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)交互界面等軟件平臺(tái)，能夠有效彌補(bǔ)有線診斷系統(tǒng)在應(yīng)用中布
河海大學(xué)
2021-04-14
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動(dòng)位移傳感器及振動(dòng)速度傳感器設(shè)置在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上，利用所述振動(dòng)位移傳感器及所述振動(dòng)速度傳感器采集所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)；(2)對(duì)采集到的所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預(yù)先訓(xùn)練過(guò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式，對(duì)所述小波灰度圖進(jìn)行預(yù)處理；(4)將預(yù)處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)接收到的所述小波灰度圖進(jìn)行分析診斷，以得到所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷結(jié)果。
華中科技大學(xué)
2021-04-13
一種含雙饋風(fēng)電機(jī)組的電力系統(tǒng)故障電流計(jì)算方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮雙饋風(fēng)電機(jī)組勵(lì)磁調(diào)節(jié)特性的電力系統(tǒng) 故障電流值計(jì)算方法，包括 S1 建立雙饋風(fēng)電機(jī)組受勵(lì)磁調(diào)節(jié)特性影響 的等效受控電流源模型；S2 建立電力系統(tǒng)的正序阻抗矩陣、負(fù)序阻抗 矩陣和零序阻抗矩陣； S3建立不同故障類(lèi)型下的故障點(diǎn)邊界條件方程； S4 進(jìn)行迭代計(jì)算獲得雙饋風(fēng)電機(jī)組的受控電流源值； S5 根據(jù)雙饋風(fēng)電 機(jī)組的受控電流源值、以阻抗矩陣表征的電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓方程以及故障 點(diǎn)邊界條件方程獲得當(dāng)前迭代計(jì)算時(shí)各節(jié)點(diǎn)的各序電壓值，并計(jì)算實(shí) 際節(jié)點(diǎn)的電壓值；S6 獲得當(dāng)前迭代計(jì)算的節(jié)點(diǎn)實(shí)際電
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種基于故障限流——快速儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制的 微電網(wǎng)暫態(tài)性能強(qiáng)化裝置及方法
本發(fā)明涉及一種基于故障限流-快速儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制的微電網(wǎng)暫態(tài)性能強(qiáng)化裝置及方法，如下：當(dāng)微 電網(wǎng)遭遇外部短路故障時(shí)，考慮故障位置的差異及高滲透功率的交互需求，某些故障工況下限流器和快 速儲(chǔ)能裝置的協(xié)調(diào)控制以提高微電網(wǎng)的故障穿越能力；對(duì)于某些特定的工況如微配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線短路故障， 微電網(wǎng)必須從主網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)時(shí)，故障限流器及快速儲(chǔ)能裝置的協(xié)調(diào)控制以保障微電網(wǎng)在并網(wǎng)與孤島模式之 間實(shí)現(xiàn)平滑過(guò)渡。本發(fā)明可以在有效限制故障電流、減小微電網(wǎng)耦合點(diǎn)電壓跌落的同時(shí)，也在
武漢大學(xué)
2021-04-14
關(guān)于發(fā)布航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫材料/先進(jìn)制造及故障診斷科學(xué)基礎(chǔ)重大研究計(jì)劃2022年度項(xiàng)目指南的通告
國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)現(xiàn)發(fā)布航空發(fā)動(dòng)機(jī)高溫材料/先進(jìn)制造及故障診斷科學(xué)基礎(chǔ)重大研究計(jì)劃2022年度項(xiàng)目指南，請(qǐng)申請(qǐng)人及依托單位按項(xiàng)目指南中所述的要求和注意事項(xiàng)申請(qǐng)。
國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)
2022-10-14