风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数...风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数据时常常表现出较低的精度和较差的泛化能力。为此,提出一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的编解码器(Seq2Seq)模型,用于风电机组故障诊断预测。模型通过注意力机制增强关键输入时刻的特征表达能力,并利用IGWO算法对超参数进行全局优化以提升模型的预测精度和泛化能力。与传统模型相比,该模型风电机组故障预测中具备高效性和可靠性,为风电场的智能化运行与维护提供技术支持。展开更多
提出一种基于M2M(Machine to Machine)技术的智能灯泡系统。在可拆卸LED灯泡中装入无线接收模块,通过它与无线网络连接。同时通过Android手机将控制命令传送给LED灯泡,最终实现Android手机对灯泡开、关和亮度的调节。数据通信采用BCH编...提出一种基于M2M(Machine to Machine)技术的智能灯泡系统。在可拆卸LED灯泡中装入无线接收模块,通过它与无线网络连接。同时通过Android手机将控制命令传送给LED灯泡,最终实现Android手机对灯泡开、关和亮度的调节。数据通信采用BCH编译码方法。系统有较好的性价比,成本只需要150元左右。测试结果表明,系统通信正常,实时性和稳定性都比较好,适合实际应用。展开更多
文摘风电机组在运行过程中面临各种故障风险,如何精准地诊断和预测故障,对于提升风电场的运行效率和保障系统安全具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于基于规则的模型或浅层机器学习算法,这些方法在处理复杂、非线性、时序性强的数据时常常表现出较低的精度和较差的泛化能力。为此,提出一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法的编解码器(Seq2Seq)模型,用于风电机组故障诊断预测。模型通过注意力机制增强关键输入时刻的特征表达能力,并利用IGWO算法对超参数进行全局优化以提升模型的预测精度和泛化能力。与传统模型相比,该模型风电机组故障预测中具备高效性和可靠性,为风电场的智能化运行与维护提供技术支持。
文摘提出一种基于M2M(Machine to Machine)技术的智能灯泡系统。在可拆卸LED灯泡中装入无线接收模块,通过它与无线网络连接。同时通过Android手机将控制命令传送给LED灯泡,最终实现Android手机对灯泡开、关和亮度的调节。数据通信采用BCH编译码方法。系统有较好的性价比,成本只需要150元左右。测试结果表明,系统通信正常,实时性和稳定性都比较好,适合实际应用。
