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基于多元同步压缩广义S变换的电力系统次同步振荡源定位 被引量:2
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作者 姜涛 张鹏 +2 位作者 李雪 刘博涵 李国庆 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期135-145,共11页
快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法... 快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法。首先,在自适应变化的量测滑动时间窗内计算能量比系数,实时检测系统次同步振荡现象,针对检测到的次同步振荡现象,以节点为单元构建联合量测信息矩阵,进而采用MSSGST对联合量测信息矩阵同步分解得到联合时频矩阵。然后,利用脊线提取技术筛选并重组可表征系统次同步振荡模式的MSSGST系数矩阵。在此基础上,推导基于MSSGST的时-频域暂态能量流计算模型,根据系统次同步振荡期间时-频域能量特性构建振荡源定位指标进行振荡溯源。最后,通过仿真数据和实际电网次同步振荡实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 次同步振荡 振荡源定位 多元同步压缩广义S变换 暂态能量流
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基于SAO-VMD-S的双端柔性直流输电故障测距方案 被引量:1
2
作者 王思华 王羚佰 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
针对柔性直流输电线路故障定位过程中信号易受噪声干扰、耐过渡电阻能力差的问题,提出了采用小波变换(wavelet transform,WT)进行消噪处理、并结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的柔性直流输电线路故障定位方案。... 针对柔性直流输电线路故障定位过程中信号易受噪声干扰、耐过渡电阻能力差的问题,提出了采用小波变换(wavelet transform,WT)进行消噪处理、并结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的柔性直流输电线路故障定位方案。首先利用基于Logistic函数的循环位移小波阈值去噪对故障信号进行处理。然后采用雪消融优化器(snow ablation optimizer,SAO)结合VMD对信号进行有效分解。最后对分解后的高频分量进行S变换(S-transform,ST),选取对应频率下的幅值曲线进行波头标定。此外,提出了一种不依赖波速的测距算法。在PSCAD/EMTDC平台中搭建双端柔性直流系统并进行仿真验证。结果表明,所提方案不仅对采样率要求低,且能耐受300Ω的过渡电阻和30 dB的噪声,在不同故障距离下均能准确进行测距。 展开更多
关键词 柔性直流输电 小波去噪 雪消融优化器 变分模态分解 S变换 故障测距
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基于广义S变换及雷克子波谱的时变谱模拟反褶积
3
作者 李文平 马洪涛 +5 位作者 刁新东 冯家元 何幼娟 方芹 顾维力 娄大娜 《断块油气田》 北大核心 2025年第2期251-258,共8页
复杂油气藏勘探开发难度的增加,要求地震资料有较高的分辨率,以提高薄储层的识别精度。反褶积技术是一种通过压缩地震子波、恢复反射系数以提高地震分辨率的方法。文中在常规多项式谱模拟反褶积的基础上,提出了一种新的雷克子波振幅谱... 复杂油气藏勘探开发难度的增加,要求地震资料有较高的分辨率,以提高薄储层的识别精度。反褶积技术是一种通过压缩地震子波、恢复反射系数以提高地震分辨率的方法。文中在常规多项式谱模拟反褶积的基础上,提出了一种新的雷克子波振幅谱模拟目标函数,在考虑地震子波特点的同时,避免了常规处理中对拟合参数的选择,减少了人为因素的影响,提高了谱模拟的精度和效率。此外,在非时变和加窗时变谱模拟反褶积的基础上,结合广义S变换,进一步提出了时频域的时变谱模拟反褶积技术。该研究对简单理论模型、随机反射系数和实际资料进行了处理,对比了不同子波函数时变、非时变以及广义S变换的处理效果,最终结果验证了文中方法比常规方法具有更好的提高分辨率效果。 展开更多
关键词 广义S变换 雷克子波 谱模拟 反褶积 高分辨率地震勘探
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基于时频图像组合和DenseNet-CPSAMs的电能质量复合扰动识别
4
作者 毕贵红 杨楠 +3 位作者 刘大卫 杨毅 陈冬静 陈仕龙 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第17期156-168,共13页
针对新一代电力系统的电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别难题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decompositiom with adaptive noise, ICEEMDAN)、两种模态... 针对新一代电力系统的电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别难题,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decompositiom with adaptive noise, ICEEMDAN)、两种模态时频图组合和DenseNet-CPSAMs深度学习模型结合的PQDs识别新方法。首先,提出ICEEMDAN分解PQDs信号,并重构分量。其次,通过同步提取变换(synchroextracting transform, SET)和S变换(Stockwell transform,ST)生成对应时频图,组合为6通道输入张量。最后,引入DenseNet-CPSAMs深度学习模型,融合了密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional networks, DenseNet)、通道注意力机制(channel attention mechanism,CAM)与并行空间注意力机制(parallel spatial attention mechanisms, PSAMs),实现融合时频图特征深度提取与强化识别。相比于DenseNet-121模型,DenseNet-CPSAMs模型方法在成功减少模型参数6.5 M的同时,在20 dB高信噪比条件下对31类扰动的平均识别率为99.645%,仿真实验表明该方法特征提取能力强、抗噪性能好,并且对复合扰动识别率高。 展开更多
关键词 电能质量扰动 ICEEMDAN 同步提取变换 S变换 DenseNet 深度学习
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如何提升高校科技成果转化绩效——基于TOE框架的组态分析 被引量:5
5
作者 张亚明 赵科 《晓庄学院教育科学学报》 北大核心 2025年第1期80-90,共11页
高校是科技成果的重要产出地,如何提升高校科技成果转化绩效是亟待解决的现实问题。以河北省23所高校为案例,基于TOE框架理论,运用fsQCA方法探究技术、组织、环境层面要素对高校科技成果转化绩效的多重并发影响,研究发现:高校科技成果... 高校是科技成果的重要产出地,如何提升高校科技成果转化绩效是亟待解决的现实问题。以河北省23所高校为案例,基于TOE框架理论,运用fsQCA方法探究技术、组织、环境层面要素对高校科技成果转化绩效的多重并发影响,研究发现:高校科技成果转化绩效不受单一必要条件影响,但人力技术水平、技术创新能力和政府支持力度是驱动转化绩效提升的核心条件;存在4种高转化绩效条件组态和2种非高转化绩效条件组态,二者具有非对称性,其中技术创新能力和机构制度环境缺失是导致非高转化绩效的重要原因;在一定条件下组织要素可与技术创新能力发挥等效作用,且TOE因素可按重要程度排列为“技术>环境>组织”。研究结论为高校制定科技成果转化绩效提升策略提供了参考,有助于实现教育、科技与经济协同联动,进一步深化产教融合。 展开更多
关键词 高校科技成果转化 TOE框架 组态路径 产教融合
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新质生产力跃迁之钥:高校科技成果转化的驱动路径与门槛效应 被引量:8
6
作者 张天雪 许志通 马银琦 《中国高教研究》 北大核心 2025年第1期83-91,共9页
基于2012—2021年的省级面板数据,探究高校科技成果转化对新质生产力发展的影响机制。结果表明:高校科技成果转化能够驱动新质生产力发展,并通过人才集聚和区域创新、创业发挥中介效应,产业结构升级和高新技术产业集聚起正向调节作用;... 基于2012—2021年的省级面板数据,探究高校科技成果转化对新质生产力发展的影响机制。结果表明:高校科技成果转化能够驱动新质生产力发展,并通过人才集聚和区域创新、创业发挥中介效应,产业结构升级和高新技术产业集聚起正向调节作用;产学研合作和政府支持在其中呈现边际效益递增的门槛效应,且存在金融发展水平的最优区间。据此,应以促进科技、数字及绿色生产力协调发展为着力点,打造全面支持高校科技成果转化的优质生态;科学调整产业布局以主动牵引和承接成果外溢,打通科技成果产业化梗阻;打好科技成果转化与产学研深度融合“组合拳”,积极探求新质生产力提升的最优金融支持区间;建构差异化高校科技成果转化支持体系,鼓励区域间错位发展。 展开更多
关键词 高校科技成果转化 新质生产力 人才集聚 区域创新创业
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基于时变子波的Q值估计方法
7
作者 葛大明 宋建国 《CT理论与应用研究(中英文)》 2025年第4期640-649,共10页
谱比法是估计Q值的常用方法,根据不同时刻地震子波对数谱比值与Q值之间的线性关系估算品质因子Q。时频域谱比法的基本思想是用时频谱分析提取不同时刻的频谱,代表对应时刻的地震子波频谱,忽略反射系数对地震子波的影响。由于受到局部反... 谱比法是估计Q值的常用方法,根据不同时刻地震子波对数谱比值与Q值之间的线性关系估算品质因子Q。时频域谱比法的基本思想是用时频谱分析提取不同时刻的频谱,代表对应时刻的地震子波频谱,忽略反射系数对地震子波的影响。由于受到局部反射系数的影响,时频谱比法求取Q时地震子波对数谱比往往具有复杂的多峰形态,偏离了对数谱比随频率线性变化的关系,线性拟合求取的Q值误差较大,不满足地层岩性解释和孔隙流体预测的要求。针对以上问题,将复赛谱分析与广义S变换相结合,提出一种消除反射系数影响的时变子波频谱提取方法,提高Q值估计的精度。利用广义S变换将地震记录变换到时频域,对地震记录的时频谱取对数,得到不同时刻地震记录的复赛谱。在复赛谱域子波位于低频段,反射系数位于中高频段。因此利用最小二乘法对低频段复赛谱进行平滑拟合,得到子波的复赛谱,再取复赛谱的指数,得到时变子波的频谱,通过相邻时刻子波的对数频谱比与Q值的线性关系计算Q值。模型测试结果验证时变子波提取的准确性以及估计Q值的可行性和抗噪性,东部某油田实际地震数据的应用结果验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 Q值估计 广义S变换 谱比法 复赛谱域 时变子波
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高等教育5.0赋能教育强国建设:国际经验与中国路径 被引量:2
8
作者 兰国帅 宋帆 肖琪 《高校教育管理》 北大核心 2025年第5期83-94,共12页
随着生成式人工智能等前沿技术推动全球教育深刻变革,高等教育5.0作为融合技术赋能与人文引领的新范式,正成为教育强国建设的重要引擎。高等教育5.0核心内涵是加强技术赋能与人文引领的新型教育范式建设。政策赋能、产学协同、技术基础... 随着生成式人工智能等前沿技术推动全球教育深刻变革,高等教育5.0作为融合技术赋能与人文引领的新范式,正成为教育强国建设的重要引擎。高等教育5.0核心内涵是加强技术赋能与人文引领的新型教育范式建设。政策赋能、产学协同、技术基础为我国高等教育体系的系统性变革及教育强国目标的实现提供了关键动力与系统保障。为促进高等教育5.0的转型升级,我国应构建以人为本的创新型教学模式、深化产学协同育人机制、加快教育数字生态建设、强化智能技术深度融合、优化三大支柱协同机制,进一步完善新质教育与新质人才培养体系,提升学生数字素养与终身学习能力,推动多元主体共同参与高等教育5.0建设,从而为推动高等教育内涵式发展、服务教育强国建设提供理论框架与实践方案。 展开更多
关键词 教育强国建设 高等教育5.0 教育数字化转型 国际经验 中国路径
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基于多道同步挤压广义S变换的凌乱体属性断裂检测 被引量:1
9
作者 文欢 王震 +4 位作者 丁立明 李杰 杜天玮 张奎 王群武 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第3期992-1003,共12页
受限于传统时频分析算法分辨率的不足,导致地震数据从时间域转换至时频域后,时频谱能量发散,无法准确刻画地质信息.多道同步挤压广义S变换具有较高的时频聚焦能力,可以在地震数据从时间域转换至时频域时,尽可能的保留断裂信息,减少时频... 受限于传统时频分析算法分辨率的不足,导致地震数据从时间域转换至时频域后,时频谱能量发散,无法准确刻画地质信息.多道同步挤压广义S变换具有较高的时频聚焦能力,可以在地震数据从时间域转换至时频域时,尽可能的保留断裂信息,减少时频误差,进而开展时频域断裂识别.地震数据低频段对大中尺度断裂识别有利,地震数据高频段对微小断裂识别有利,因此基于时频域的断裂识别算法可以刻画不同尺度的断裂信息.地震凌乱体属性在断裂识别中具有很强的实用性,本文将凌乱体检测技术和多道同步挤压广义S变换结合开展地震数据断裂识别.通过理论模型及单道信号表明,多道同步挤压广义S变换算法具有高时频聚焦能力,融合凌乱体检测技术后,对大断裂具有更强的刻画能力,断层更连续,同时对微小断裂也能较好表征. 展开更多
关键词 时频分析 多道同步挤压广义S变换 时频分辨率 凌乱体属性
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基于优化窗函数改进S变换的低频振荡暂态检测方法 被引量:1
10
作者 江青柳 梁成斌 +2 位作者 陈光贵 王嵘瑜 贺青 《计量学报》 北大核心 2025年第1期133-140,共8页
低频振荡暂态是电力系统中常见的一种电能质量扰动,其直接影响电力系统的安全、稳定运行。通过对影响时频分析算法检测精度的窗函数进行了研究,提出一种基于优化窗函数改进S变换的低频振荡暂态检测方法。首先,对时频分析算法中窗函数随... 低频振荡暂态是电力系统中常见的一种电能质量扰动,其直接影响电力系统的安全、稳定运行。通过对影响时频分析算法检测精度的窗函数进行了研究,提出一种基于优化窗函数改进S变换的低频振荡暂态检测方法。首先,对时频分析算法中窗函数随检测频率变化的改变特性进行分析,确定了适用于低频振荡暂态扰动检测的优化窗函数,并利用其构造了改进S变换算法;其次,通过利用卷积定理、Fourier变换及其逆变换,推导了改进S变换算法快速实现的计算表达式,获取了包含信号幅值、相位信息的二维时频矩阵,给出了改进算法的实现流程;最后,采用包含低频振荡暂态扰动的电网信号对改进算法进行了测试。该优化算法对低频振荡暂态扰动表现出相对最佳的时频能量聚集性能,实际实验中所测得扰动中心频率为600 Hz,与扰动的生成频率相吻合,验证了改进算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 电磁计量 电能质量扰动 改进S变换 低频振荡暂态 窗函数优化 时频能量聚集
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基于优化广义S变换和混合输入神经网络的电能质量扰动识别 被引量:1
11
作者 刘海涛 武祥 +3 位作者 张淑清 刘大鹏 刘勇 穆勇 《计量学报》 北大核心 2025年第1期53-61,共9页
利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网... 利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网络框架,分别对原始时间序列和优化广义S变换得到的时频矩阵进行自动特征提取,最后将2种输入提取到的特征进行组合并利用全连接层来识别扰动类型。通过对包含26种电能质量扰动类型的仿真数据集进行训练和验证,结果表明所述方法对扰动识别准确率为99.77%;然后对2种实际电网扰动信号进行测试,对扰动识别准确率仍然能达到92.5%,高于传统单一输入神经网络。 展开更多
关键词 电学计量 电能质量 扰动识别 S变换 卷积神经网络 混合输入
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基于重置准则改进GsT算法的车用轴承故障迁移诊断
12
作者 皮杨勇 喻怀斌 +2 位作者 卢银菊 谢忠兵 张强 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第2期353-356,共4页
考虑提高车用轴承的运行稳定性,设计了一种基于重置准则改进自适应广义S变换(GsT)算法的轴承故障迁移诊断方法。综合运用基于谱量化与广义特征指标(GCI)模式的自适应GsT实现了平滑转换,利用与故障有关的时频特征分析,通过试验测试了改进... 考虑提高车用轴承的运行稳定性,设计了一种基于重置准则改进自适应广义S变换(GsT)算法的轴承故障迁移诊断方法。综合运用基于谱量化与广义特征指标(GCI)模式的自适应GsT实现了平滑转换,利用与故障有关的时频特征分析,通过试验测试了改进GsT方法的处理性能。研究结果表明:试验测试外圈和内圈故障,观察到解调信号频谱图中存在与GCI相同信号峰值,失效频谱图上还出现了与倍频相近的尖峰,表明根据失效假定指标能够满足精度控制要求。迁移诊断测试表明本文方法平均正确率为98.16%,高于其他各类转移模式,可以提高原始信号的标准化程度,处于非负条件下可以显著提高重建质量。此方法利用故障轴承在不同工况下产生高频谐振波开展时频分析,可适用于其他的机械传动机构的故障识别领域。 展开更多
关键词 轴承 自适应广义S变换 重置准则 故障信号 迁移诊断
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基于AVME-OMOMEDA的滚动轴承复合故障诊断
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作者 刘志军 周俊 +1 位作者 伍星 刘韬 《振动工程学报》 北大核心 2025年第9期2130-2140,共11页
传统算法难以有效分离提取共振频带重叠的轴承复合故障特征,本文提出一种结合自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)与优化多点最优最小熵反褶积(optimized multipoint optimal minimum entropy deconvolution... 传统算法难以有效分离提取共振频带重叠的轴承复合故障特征,本文提出一种结合自适应变分模态提取(adaptive variational mode extraction,AVME)与优化多点最优最小熵反褶积(optimized multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,OMOMEDA)的自适应滚动轴承复合故障特征分离提取方法。利用S变换谱自相关能量谱确定VME参数中心频率的初始值,提取出与故障相关的期望模态;将期望模态进行线性叠加重构原信号,实现对信号的降噪;利用OMOMEDA从重构信号中提取周期性脉冲信号,结合包络解调获取故障特征频率。仿真信号和试验信号验证了该方法能有效分离提取共振频带重叠的轴承复合故障特征,并与VMD-MCKD等其他4种已有算法进行比较,证明了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 自适应变分模态提取 优化多点最优最小熵反褶积 S变换谱自相关能量谱
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深度域广义双曲S变换检测储层低波数异常
14
作者 吴昊杰 陈学华 +2 位作者 张杰 郄存才 王聪 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期419-430,共12页
将时频分析方法直接应用于深度域地震数据时,由于没有考虑深度域地震子波的速度依赖特点,无法消除由速度引起的谱分解结果异常,进而难以区分由频散衰减因素引起的波数变化。为此,提出了一种适用于深度域地震数据的深度域广义双曲S变换... 将时频分析方法直接应用于深度域地震数据时,由于没有考虑深度域地震子波的速度依赖特点,无法消除由速度引起的谱分解结果异常,进而难以区分由频散衰减因素引起的波数变化。为此,提出了一种适用于深度域地震数据的深度域广义双曲S变换方法。首先借助常速度深度域变换方法消除深度域地震信号的速度依赖性,然后采用非对称的分析窗提高深度—波数谱分解结果的分辨率。合成信号测试结果表明,相较于在深度域使用S变换和直接使用时间域广义双曲S变换方法,深度域广义双曲S变换的深度—波数谱分解结果分辨率更高、能量聚焦性更好。应用于实际深度域地震数据的低波数阴影检测时,该方法可以对储层的含油气性进行有效预测,这有利于减少油气储层预测的多解性。 展开更多
关键词 深度域 广义双曲S变换 深度—波数谱分解 低波数阴影
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基于改进自适应S变换的电能质量扰动实时检测方法
15
作者 位俊明 吕世轩 +3 位作者 王伟 郑丽君 刘鑫 胡润泽 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第14期40-48,共9页
针对复合电能质量扰动检测算法实时性差、时频分辨率低的问题,提出了一种基于改进自适应S变换(improved adaptive S transform, IAST)的电能质量扰动实时检测方法。构建全局自适应高斯窗作为IAST的核函数,可随检测频率变化自适应调整窗... 针对复合电能质量扰动检测算法实时性差、时频分辨率低的问题,提出了一种基于改进自适应S变换(improved adaptive S transform, IAST)的电能质量扰动实时检测方法。构建全局自适应高斯窗作为IAST的核函数,可随检测频率变化自适应调整窗函数有效窗长及频谱,避免为提高时频分辨率频繁切换窗口参数,降低算法复杂度。以增强信号能量集中度为参数调优目标选取窗口参数,确保对各类扰动的精确时频定位。采用自动阈值法确定实际扰动信号的主频点,并对主频点进行时频变换,进一步提高算法执行效率。仿真和实测结果表明,相比于现有复合电能质量扰动检测算法,该检测方法实时性好、时频分辨能力强、计算复杂度低,适用于复杂电能质量扰动实时准确检测。 展开更多
关键词 电能质量扰动 自适应高斯窗 时频分析 改进S变换
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基于改进时间同步压缩S变换的断路器触头不同期时间测量
16
作者 孙曙光 卢梦鑫 +3 位作者 王景芹 崔玉龙 范好亮 张亚 《高电压技术》 北大核心 2025年第10期5139-5154,共16页
针对利用振动信号进行万能式断路器触头不同期时间测量存在的撞击时刻时域定位难的问题,提出一种基于改进时间同步压缩S变换的测量方法。首先融合模态相关变分模态分解与快速奇异值分解方法对合闸振动信号进行预处理,基于触头碰撞激发... 针对利用振动信号进行万能式断路器触头不同期时间测量存在的撞击时刻时域定位难的问题,提出一种基于改进时间同步压缩S变换的测量方法。首先融合模态相关变分模态分解与快速奇异值分解方法对合闸振动信号进行预处理,基于触头碰撞激发的振动信号频率特征进行重构,以提取主触头碰撞的有效振动冲击成分;然后提出改进时间同步压缩S变换,提高触头振动冲击这一类短时宽频带信号的时频表征能力;结合频率切片的包络谱幅值最大值准则筛选最佳频率点处的触头冲击特征,从而确定主触头碰撞的关键事件节点,最终实现三相不同期时间测量。试验结果表明,所提方法实现了不同程度触头不同期状态的有效测量,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 断路器不同期 振动 模态相关变分模态分解 改进时间同步压缩S变换 冲击特征
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基于GRNN的特高压直流输电线路故障识别方法 被引量:1
17
作者 谢佳 刘锋 +3 位作者 柯艳国 殷振 阮巍 姚金明 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第2期131-139,共9页
针对特高压直流保护容易拒动和故障检测时间过长的问题,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的特高压直流输电线路故障识别方法。首先,基于广义S变换,获取频域下的故障特征量信息,构建GRNN的输... 针对特高压直流保护容易拒动和故障检测时间过长的问题,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的特高压直流输电线路故障识别方法。首先,基于广义S变换,获取频域下的故障特征量信息,构建GRNN的输入数据。其次,利用混沌量子粒子群算法(chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO)优化GRNN参数,以适应度函数最低为原则形成理想的网络模型,更好地学习特高压直流输电线路故障特征,利用Softmax分类器将深层的特征量进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,输出识别结果。最后,利用在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建的特高压直流输电模型进行验证,验证结果表明,所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有很好的效果,相比于传统卷积神经网络、广义回归神经网络、支持向量机等方法,本文所提方法的故障识别准确率分别提升了6.6%、0.65%、7.69%,满足特高压直流输电线路保护的快速性和可靠性需求。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 特高压直流输电线路 继电保护 广义S变换 故障识别
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联合稳健S变换与K均值聚类的高崩溃污染率拟稳点选取策略
18
作者 刘忠贺 李宗春 +2 位作者 何华 郭迎钢 赵文斌 《测绘学报》 北大核心 2025年第9期1608-1619,共12页
合理选取拟稳点是变形监测网稳定性分析的关键一环。变形点数量较多甚至过半情况下,现有稳定性分析方法在选取拟稳点时稳健性不足,导致拟稳点选取结果不尽合理。为提高拟稳点选取的准确率,提出了一种联合稳健S变换模型与K均值聚类算法... 合理选取拟稳点是变形监测网稳定性分析的关键一环。变形点数量较多甚至过半情况下,现有稳定性分析方法在选取拟稳点时稳健性不足,导致拟稳点选取结果不尽合理。为提高拟稳点选取的准确率,提出了一种联合稳健S变换模型与K均值聚类算法的高崩溃污染率选取策略。首先,将两期变形监测网的同名点作为采样集合,从集合中随机选取部分点作为子集,利用稳健S变换模型求解子集中控制点的点位转换残差。然后,依据点位转换残差,采用K均值聚类算法将控制点分为拟稳点、小变形点及大变形点,并通过拟稳点集与大变形点集的点位转换残差质心差别判断稳健S变换模型是否可行,若稳健S变换模型奏效,则将转换残差小的点标记为拟稳点,从中选取频次较高的点作为备选拟稳点。最后,使用稳健S变换模型处理备选拟稳点以获得可靠的点位转换残差,以此为据,用K均值聚类算法准确选定拟稳点。通过仿真试验和实例分析,本文方法与传统相似变换模型、迭代加权相似变换模型、结合RANSAC算法的相似变换模型及平方型M_(split)相似变换模型进行了比较。结果表明,当变形监测网中存在变形点时,本文方法的变形点判别准确率最高,所得控制点位移更加符合实际。在变形点数量过半时,本文方法仍能保持稳健性,具有更高的崩溃污染率。 展开更多
关键词 变形监测网 稳健S变换 K均值聚类 稳定性分析 拟稳点
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基于广义S变换的多变量非平稳风速高精度模拟
19
作者 陆炳文 罗锞兴 +1 位作者 曹黎媛 李春祥 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期548-555,共8页
提出基于广义S变换(GST)的多变量非平稳风速高精度模拟方法。为获得更清晰的时频分辨率,首先进行了窗函数参数研究。随后,使用粒子群优化(PSO)方法对GST窗函数参数进行寻优。使用优化的GST时频谱进行模拟,获得高精度多变量非平稳风速模... 提出基于广义S变换(GST)的多变量非平稳风速高精度模拟方法。为获得更清晰的时频分辨率,首先进行了窗函数参数研究。随后,使用粒子群优化(PSO)方法对GST窗函数参数进行寻优。使用优化的GST时频谱进行模拟,获得高精度多变量非平稳风速模拟样本。最后,通过数值试验验证该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 风力发电 非平稳风速 广义S变换 数值模拟 粒子群优化 高精度
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S变换下电能计量电压误差迟滞区间补偿仿真
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作者 吴伟 王卓 +3 位作者 岳亚军 王重涵 刘靖辉 李准 《电子设计工程》 2025年第21期74-77,82,共5页
迟滞效应影响下,测量误差逐渐增加,影响电能计量精度。为缓解这一影响,进行迟滞区间补偿仿真,设计电能计量电压误差控制算法。引入S变换法,对电压信号进行时频特征提取,分析电压误差迟滞区间,提出综合补偿算法,修正幅值、相位和频率特征... 迟滞效应影响下,测量误差逐渐增加,影响电能计量精度。为缓解这一影响,进行迟滞区间补偿仿真,设计电能计量电压误差控制算法。引入S变换法,对电压信号进行时频特征提取,分析电压误差迟滞区间,提出综合补偿算法,修正幅值、相位和频率特征,实现电压误差的有效补偿。仿真实验结果表明,经过补偿后的电压信号与理想状态的信号更加接近,显著降低了误差,电能计量精度在99%以上。 展开更多
关键词 S变换 电能计量 电压误差 迟滞区间 频率特征
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