油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)技术可以有效发现充油变压器内部的早期潜伏性故障,是对充油设备进行诊断的常用方法.k-最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法是一种惰性分类算法.为了满足实际工程中对变压器故障模式分类...油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)技术可以有效发现充油变压器内部的早期潜伏性故障,是对充油设备进行诊断的常用方法.k-最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法是一种惰性分类算法.为了满足实际工程中对变压器故障模式分类精度的要求,AdaBoost.M2作为AdaBoost二分类算法的延伸,可将多个略好于随机猜测的弱分类器组合提升为分类精度更高的强分类器,完成多分类任务.针对单一算法往往不能满足实际工程对分类精度的需求且高精度算法难以获得的问题,利用AdaBoost的扩展算法AdaBoost.M2对每个kNN分类器的权重根据误差不断调整,再通过加权投票将其组合提升为强分类器,提高了故障诊断精度.实验结果显示,运用该模型结合DGA技术对变压器故障进行诊断,相比于单一kNN算法,诊断准确率整体提高了27.8%,表明该方法是可行的.展开更多
针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利...针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利用Xilinx ISE 12.4对整个求逆算法综合仿真(行为级),在Xilinx Virtex-5 XC5VFX70T的硬件平台上验证求逆算法的运算效率,结果表明对求逆算法的改进有效地提高了求逆运算的速度。展开更多
文摘油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)技术可以有效发现充油变压器内部的早期潜伏性故障,是对充油设备进行诊断的常用方法.k-最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法是一种惰性分类算法.为了满足实际工程中对变压器故障模式分类精度的要求,AdaBoost.M2作为AdaBoost二分类算法的延伸,可将多个略好于随机猜测的弱分类器组合提升为分类精度更高的强分类器,完成多分类任务.针对单一算法往往不能满足实际工程对分类精度的需求且高精度算法难以获得的问题,利用AdaBoost的扩展算法AdaBoost.M2对每个kNN分类器的权重根据误差不断调整,再通过加权投票将其组合提升为强分类器,提高了故障诊断精度.实验结果显示,运用该模型结合DGA技术对变压器故障进行诊断,相比于单一kNN算法,诊断准确率整体提高了27.8%,表明该方法是可行的.
文摘针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利用Xilinx ISE 12.4对整个求逆算法综合仿真(行为级),在Xilinx Virtex-5 XC5VFX70T的硬件平台上验证求逆算法的运算效率,结果表明对求逆算法的改进有效地提高了求逆运算的速度。
