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MODIFIED H-R MIXED VARIATIONAL PRINCIPLE FOR MAGNETOELECTROELASTIC BODIES AND STATE-VECTOR EQUATION 被引量:8
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作者 卿光辉 邱家俊 刘艳红 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2005年第6期722-728,共7页
Based upon the Hellinger-Reissner (H-R) mixed variational principle for three-dimensional elastic bodies, the modified H-R mixed variational theorem for magnetoelectroelastic bodies was established. The state-vector e... Based upon the Hellinger-Reissner (H-R) mixed variational principle for three-dimensional elastic bodies, the modified H-R mixed variational theorem for magnetoelectroelastic bodies was established. The state-vector equation of magnetoelectroelastic plates was derived from the proposed theorem by performing the variational operations. To lay a theoretical basis of the semi-analytical solution applied with the magnetoelectroelastic plates, the state-vector equation for the discrete element in plane was proposed through the use of the proposed principle. Finally, it is pointed out that the modified H-R mixed variational principle for pure elastic, single piezoelectric or single piezomagnetic bodies are the special cases of the present variational theorem. 展开更多
关键词 magnetoelectroelastic body variational principle laminated plates state-vector equation semi-analytical solution
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State-Vector Space and Canonical Coherent States in Noncommutative Plane
2
作者 JING Si-Cong TAO Ling-Ping LIU Qiu-Yu RUAN Tu-Nan 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2006年第2期249-254,共6页
The structure of the state-vector space of identical bosons in noncommutative spaces is investigated. To maintain Bose-Einstein statistics the commutation relations of phase space variables should simultaneously inclu... The structure of the state-vector space of identical bosons in noncommutative spaces is investigated. To maintain Bose-Einstein statistics the commutation relations of phase space variables should simultaneously include coordinate-coordinate non-commutativity and momentum-momentum non-commutativity, which leads to a kind of deformed Heisenberg-Weyl algebra. Although there is no ordinary number representation in this state-vector space, several set of orthogonal and complete state-vectors can be derived which are common eigenvectors of corresponding pairs of commuting Hermitian operators. As a simple application of this state-vector space, an explicit form of two-dimensional canonical coherent state is constructed and its properties are discussed. 展开更多
关键词 noncommutative space state-vector space coherent state
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量子力学角动量理论之缺陷与修正 被引量:1
3
作者 汪克林 曹则贤 《物理》 北大核心 2025年第5期344-351,共8页
角动量理论是量子力学的重要内容。基于角动量分量同三维转动生成元具有同样的基本对易关系的考量,则由基本对易关系就得到了分立的本征值谱(J^(2),J_(z))~(j(j+1),m)。又由于球坐标系下角动量平方J^(2)与动能算符的角部分相同,角动量... 角动量理论是量子力学的重要内容。基于角动量分量同三维转动生成元具有同样的基本对易关系的考量,则由基本对易关系就得到了分立的本征值谱(J^(2),J_(z))~(j(j+1),m)。又由于球坐标系下角动量平方J^(2)与动能算符的角部分相同,角动量就这样被纳入了波力学方程,由此解得的定态波函数是(H,J^(2),J_(z))的共同本征函数。然而,不同于波函数理论体系,在后来发展的算符—态矢理论体系中,态矢携带关于系统的全部信息。将角动量用必要的三组独立产生—湮灭算符表示,并在算符—态矢理论体系中考察角动量算符,会发现定态不必然还是(H,J^(2),J_(z))的共同本征态。以在球坐标系和直角坐标系下皆可分离变量的严格可解三维各向同性谐振子为依据,作者详细研究了定态对应的态矢子空间中的(H,J^(2),J_(z))本征值谱问题。在给定总粒子数n的情形下,即限制在特定的n所决定的子空间中,算符—态矢表示给出的角动量分量J_(z)具有分立的本征值而角动量的本征值却可以是连续变化的,而这正反映出角动量算符J=x×p的根本性质。当角动量分量本征值(以ℏ为单位)接近总粒子数n时,基于态矢的计算与基于波函数的计算其结果是一致的,原因是n一定的定态被限制在态矢空间中的一个由等能面所定义的子空间中了。认识到既有的量子力学角动量理论的一些缺陷,则此前涉及轨道角动量之物理效应的相关表述都有修正的必要。 展开更多
关键词 角动量 轨道角动量 转动生成元 基本对易关系 拉普拉斯算符 本征值谱 共同本征态 波函数 态矢量 态矢空间 三维谐振子
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2022年青海门源6.9级地震前态矢量异常研究
4
作者 张小涛 余怀忠 《地震研究》 北大核心 2025年第2期247-252,共6页
2022年1月8日青海门源6.9级地震前存在多项地震活动性和地球物理异常,利用态矢量方法回溯性研究其震前异常,通过遍历3°×3°至12°×12°的研究区域发现,选取8°×8°的研究范围能更好地反映震前... 2022年1月8日青海门源6.9级地震前存在多项地震活动性和地球物理异常,利用态矢量方法回溯性研究其震前异常,通过遍历3°×3°至12°×12°的研究区域发现,选取8°×8°的研究范围能更好地反映震前异常;震前门源地震存在态矢量的模(M)、态矢量增量的模(ΔM)、态矢量之间的夹角变化(φ)和态矢量与单位矢量的转角变化(φ_(c))4个参量的异常;4个参量中的M和ΔM映震效果要优于φ和φ_(c)。总体来看,门源地震前态矢量异常变化平稳,震前异常突出,属于中短期异常。 展开更多
关键词 态矢量 门源地震 回溯性研究 地震异常
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网格激光高反抑制与中心提取误差修正
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作者 王标 吴南南 +3 位作者 马宇晗 姚彦峰 王永红 李骏睿 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期57-74,共18页
线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法... 线激光在扫描金属工件时,部分金属表面存在高反光区域导致扫描效果不好,网格激光相较于单线与多线而言扫描效率更快,但存在中心提取以及光平面定位困难等问题。为了满足金属工件高效实时检测的需求,设计了一种网格激光的偏振态获取方法,对偏振片旋转角度进行标定,达到对高反光表面的最佳程度抑制。基于法向量的激光中心与光平面对应方法,利用像素Hessian矩阵特征值最大时的特征向量,将激光中心与所属的光平面对应。采用基于仿射变换的中心提取方法,将非正交网格通过仿射变换转为正交后提取中心点,提高三维重建的准确性。最后建立了测量误差与高度的误差修正模型,减少了测量系统误差。实验结果表明,网格激光传统算法扫描金属表面高反光区域,扫描结果会有边缘缺失,测量误差为0.8 mm;而本文所提方法能够有效抑制金属表面高反光带来的影响,实现激光中心提取与光平面的准确对应,测量误差达到0.39 mm,最后经过误差修正,金属表面高光区域测量精度有较大提升,测量误差可达0.1 mm。本文所提方法与网格激光传统算法测量结果相比,测量误差减少了87.5%。该方法实现了金属表面高反光抑制下的网格激光扫描三维重建,扫描效率与测量精度得到提升,为未来的工业测量提供方法和参考。 展开更多
关键词 三维测量 网格激光 偏振态 中心提取 法向量
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电力变压器内部故障的递进分层诊断方法 被引量:1
6
作者 咸日常 李云淏 +4 位作者 刘焕国 王昭璇 张海强 胡玉耀 王玮 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1726-1734,I0079,I0080,共11页
电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变... 电力变压器内部故障成因复杂、种类繁多,精确诊断难度大,现有诊断技术大多滞留于故障定性阶段。为实现多类型故障的精准定位,该文通过建立多状态量与故障特征之间的递进映射关系,提出一种改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障递进分层诊断方法。首先介绍改进灰狼算法与最小二乘支持向量机的原理,建立电力变压器故障递进分层、自动诊断及定位模型;其次基于300组电力变压器的状态量,利用核主成分分析法进行降维处理,选取线性无关的特征状态量,依据DL/T 1685—2017《油浸式变压器状态评价导则》进行离散化处理,借助算法模型递进分层、自动诊断:第一层诊断故障回路、第二层确定故障部位、第三层明确故障原因,得到各分类器的诊断准确率及惩罚系数和核函数参数的最优组合解,并与其他算法模型的故障诊断结果进行分析对比;最后以实际故障案例验证方法的有效性。结果表明:该文所提诊断模型比其他方法拥有更高准确率和更快的运算速度。 展开更多
关键词 电力变压器 改进灰狼算法 最小二乘支持向量机 多状态量 内部故障 递进分层诊断
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基于卡尔曼前馈拟合状态观测器的储纬器用永磁同步电动机霍尔位置检测方法
7
作者 孟子钰 鲁文其 +3 位作者 张颂 苗盛鸿 黄富华 彭来湖 《纺织学报》 北大核心 2025年第9期232-241,共10页
基于开关型霍尔位置传感器的永磁同步电动机控制系统虽具有高功率密度、高效率等优势,但该类型传感器的信号跳变离散,使电动机的位置和速度估算出现较大误差,进而影响了储纬器纱线输送的运行性能。为提高电动机转子估算的精度,以增强储... 基于开关型霍尔位置传感器的永磁同步电动机控制系统虽具有高功率密度、高效率等优势,但该类型传感器的信号跳变离散,使电动机的位置和速度估算出现较大误差,进而影响了储纬器纱线输送的运行性能。为提高电动机转子估算的精度,以增强储纬器纱线输送的稳定性,提出了基于卡尔曼前馈拟合状态观测器的电动机转子位置和速度估计方法。首先采用卡尔曼迭代算法对离散的霍尔信号进行滤波及拟合,以消除霍尔安装偏差造成的噪声扰动;其次,采用全维状态观测器对电动机的转子位置信息进行估算,最终获得连续的电动机转子位置和速度信息。为验证提出算法的有效性,搭建实验平台进行了测试。结果表明:相较于传统的线性外插算法,采用改进卡尔曼前馈拟合状态观测器算法的系统,在启动阶段,电动机转子位置及速度的估算精度更高;在整个运行过程,纱线输送的动态性能和稳态性能更好。 展开更多
关键词 霍尔传感器 永磁同步电动机 储纬器 卡尔曼滤波 全维状态观测器 矢量控制
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大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别研究
8
作者 仇丹丹 段新华 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第16期185-189,共5页
为解决舰船无线通信网的“小样本-高噪声”问题,避免过拟合,研究大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别方法。采集舰船无线通信网大数据,提取舰船无线通信网状态特征,通过大数据驱动的半监督学习算法为未知标签的无线通信网状态特征... 为解决舰船无线通信网的“小样本-高噪声”问题,避免过拟合,研究大数据驱动下舰船无线通信网异常状态辨别方法。采集舰船无线通信网大数据,提取舰船无线通信网状态特征,通过大数据驱动的半监督学习算法为未知标签的无线通信网状态特征样本生成高可信度的伪标签,以已知标签样本和带伪标签的未知样本为大数据驱动的最小二乘半监督支持向量机模型的输入,输出舰船无线通信网异常状态辨别结果。实验证明,该方法可有效采集舰船无线通信网大数据,并提取网络状态特征;该方法异常状态辨别残差的最高自相关系数约为0.2,即辨别结果与实际结果的差距小,异常状态辨别精度高。 展开更多
关键词 大数据驱动 舰船通信网 异常状态辨别 支持向量机
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基于向量机多分类模型的城市交通状态演化特性
9
作者 张开文 冯阳 +2 位作者 王岚 朱云波 王龙健 《公路交通科技》 北大核心 2025年第4期8-16,共9页
【目标】为实时准确识别城市路网交通流状态,以期为缓解城市区域交通拥堵问题提供理论依据。【方法】采用支持向量机多分类算法(SVM)识别交通流状态,基于马尔可夫链构建交通流状态迁移概率模型,以西安市雁塔区的部分区域路网出租车GPS... 【目标】为实时准确识别城市路网交通流状态,以期为缓解城市区域交通拥堵问题提供理论依据。【方法】采用支持向量机多分类算法(SVM)识别交通流状态,基于马尔可夫链构建交通流状态迁移概率模型,以西安市雁塔区的部分区域路网出租车GPS数据为基础,通过工作日和节假日对比分析,深入剖析交通流运行状态的定性定量特征及其时空变化规律。【结果】标定后的主干路SVM模型识别精确度为96.875%,次干路SVM模型识别精确度为93.519%,满足识别精度要求。工作日雁塔区部分区域主干路和次干路的拥挤流状态均更易向外迁移,其内部迁移概率分别为51.19%和43.95%,小于其他交通流状态的内部迁移概率。而节假日主干路稳定流状态更易向外迁移,其内部迁移概率为50.87%,小于其他交通流状态的内部迁移概率。工作日主干路主要处于稳定流状态,占比30.89%,次干路主要处于畅通流状态,占比54.49%。节假日主干路和次干路主要处于畅通流状态,占比分别为30.43%和54.68%。【结论】在没有外界干扰的前提下,研究区域的交通流状态较为稳定,呈现逐步迁移,较少发生跳跃迁移。当发生突发事件后研究区域的交通流状态发生明显的变化,会产生跳跃迁移。该研究可用于判别常发性和偶发性交通拥堵,为城市交通的控制、诱导、管理和决策提供有力支持。 展开更多
关键词 智能交通 交通流状态 支持向量机 城市交通状态 出租车GPS
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基于稳态特征提取和CWLS-SVM的W火焰锅炉NOx排放量预估 被引量:1
10
作者 于闻歌 赵文杰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期116-124,共9页
燃煤电厂排放的氮氧化物是环境污染的主要来源之一,燃烧优化可以有效降低锅炉NOx排放量,NOx排放量预测模型作为燃烧优化的基础,受到了人们广泛的关注。针对火电厂W火焰锅炉,提出了一种基于稳态特征提取的模型样本集构造方法,在此基础上... 燃煤电厂排放的氮氧化物是环境污染的主要来源之一,燃烧优化可以有效降低锅炉NOx排放量,NOx排放量预测模型作为燃烧优化的基础,受到了人们广泛的关注。针对火电厂W火焰锅炉,提出了一种基于稳态特征提取的模型样本集构造方法,在此基础上,提出一种组合加权最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)建立NOx排放量预测模型。首先通过机理分析确定模型输入变量,基于滑动窗口对海量历史运行数据进行稳态特征搜索,以组合相似度判断法进一步筛选特征,构造模型样本集;然后,针对实际生产中LS-SVM对异常值和噪声干扰敏感、不同输入变量对结果的差异性影响等问题,采用基于局部异常因子的经验风险项加权和基于最大信息系数的特征变量加权的方法对LS-SVM进行了改进;最后进行了多种仿真对比实验。结果表明,CWLS-SVM相比于LS-SVM与其他神经网络模型,具有更强的鲁棒性和泛化能力,对实现锅炉燃烧优化具有重要意义。 展开更多
关键词 NOx排放量预测 稳态特征提取 最小二乘支持向量机 样本集构造 特征加权
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基于IWOA-SVR的锂离子电池健康状态在线快速检测 被引量:2
11
作者 陈洋 黄江东 +2 位作者 余春雷 谢基 姜伟 《分析测试学报》 北大核心 2025年第3期402-410,共9页
该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性... 该文提出了一种融合改进鲸鱼优化算法与支持向量回归(IWOA-SVR)的锂离子电池健康状态(SOH)检测评估方法。首先收集不同充放电策略下的充放电数据,并提取关键电池老化特征参数;然后运用皮尔逊相关性分析验证了特征参数与SOH间的强相关性,算法在传统鲸鱼优化算法中融入自适应权重调整机制与Levy飞行策略,有效克服了传统方法在线评估SOH时误差偏大的问题。最后,采用恒流恒压充电与恒流充电两种典型工况下的实验测试数据进行验证,结果表明IWOA-SVR检测方法具有更高的稳定性和准确性,最大误差可控制在1.4%以内。同时,在平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)两项关键评估指标上,IWOA-SVR均显著优于对比算法,充分证明了其在锂离子电池SOH在线检测中的高精度与强鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 改进鲸鱼优化算法 支持向量回归 电池健康状态检测
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基于扩散张量成像定量分析预测植物状态患者预后
12
作者 叶思敏 钟海鹂 +3 位作者 梁杞梅 黄曦妍 王思训 黄靖 《中国医学物理学杂志》 2025年第9期1147-1152,共6页
目的:探讨预后不同的植物状态(VS)患者脑白质纤维束的结构完整性差异,构建预后预测模型,以在疾病稳定后早期预测患者1年后的预后。方法:回顾性分析南方医科大学珠江医院康复医学科收治的52例VS患者,根据1年随访的修订版昏迷恢复量表(CRS... 目的:探讨预后不同的植物状态(VS)患者脑白质纤维束的结构完整性差异,构建预后预测模型,以在疾病稳定后早期预测患者1年后的预后。方法:回顾性分析南方医科大学珠江医院康复医学科收治的52例VS患者,根据1年随访的修订版昏迷恢复量表(CRS-R)评分将患者分为预后良好组(n=22)和预后不良组(n=30)。采用扩散张量成像技术提取患者脑白质纤维束的各向异性分数(FA),首次将CRS-R的视觉评分与FA值结合作为模型的输入特征。为优化模型构建,采用LASSO筛选特征,并运用合成少数类过采样技术进行数据平衡处理,最终基于支持向量机(SVM)算法,采用留一交叉验证构建预后预测模型,并通过综合评估受试者工作特征曲线下面积(AUC)、灵敏度、准确率、特异性和F1分数等指标全面评估模型效能。结果:经LASSO特征筛选后,脑桥横束、内侧丘系、绒毡层、胼胝体压部和视觉评分被确定为关键预测指标,基于上述特征构建的多模态SVM预测模型可有效预测VS患者的1年预后,其预测效能达到较高水平(AUC=0.894)。结论:结合特定白质纤维束FA值与视觉评分的SVM模型对预测VS患者1年后预后具有较好的预测效能。 展开更多
关键词 植物状态 分数各向异性 支持向量机 扩散张量成像
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基于大数据分析的动力电池剩余使用寿命预测模型 被引量:2
13
作者 张俊红 《机械设计与制造工程》 2025年第6期106-111,共6页
为有效处理动力电池的充放电记录、使用状态等大规模数据,实现动力电池剩余使用寿命的精准预测,提出基于大数据分析的动力电池剩余使用寿命预测模型。基于大数据平台数据分析计算得到相应的动力电池健康状态SOH值;依据该值获得动力电池... 为有效处理动力电池的充放电记录、使用状态等大规模数据,实现动力电池剩余使用寿命的精准预测,提出基于大数据分析的动力电池剩余使用寿命预测模型。基于大数据平台数据分析计算得到相应的动力电池健康状态SOH值;依据该值获得动力电池实际容量,结合电池终止寿命阈值,拟合电池容量衰减曲线,构建动力电池容量衰减模型,获取电池容量衰减数据;将该数据输入支持向量回归(SVR)预测模型中,通过SVR预测模型的回归函数输出动力电池剩余使用寿命预测结果,并采用免疫完全学习型粒子群算法,对SVR预测模型的惩罚因子和高斯核宽度进行参数优化,以提高模型预测精度。实验结果表明,此模型可预测不同型号动力电池的剩余使用寿命,且预测结果准确。 展开更多
关键词 大数据分析 动力电池 剩余使用寿命 支持向量回归 电池健康状态 容量衰减曲线
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低速重载滚动轴承状态PSO-SVM识别方法研究
14
作者 张永鑫 宋晓庆 王志阳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期273-278,共6页
滚动轴承在不同状态下的标签化样本中通常包含多种故障模式和噪声,他们之间的关系往往是非线性的。传统方法往往难以处理这种复杂的非线性关系,且需要手动选择特征,易导致信息丢失或引入噪声,影响识别效果,为此提出一种低速重载滚动轴... 滚动轴承在不同状态下的标签化样本中通常包含多种故障模式和噪声,他们之间的关系往往是非线性的。传统方法往往难以处理这种复杂的非线性关系,且需要手动选择特征,易导致信息丢失或引入噪声,影响识别效果,为此提出一种低速重载滚动轴承状态粒子群优化算法-支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,PSO-SVM)识别方法。提取低速重载滚动轴承振动信号的层次时移多尺度波动散布熵作为轴承状态特征,并量化不同状态样本特征之间的差异。引入支持向量机构建低速重载滚动轴承状态识别模型,SVM将输入的非线性可分样本向量映射至高维空间,在空间中搜索最优线性平面,避免非线性带来的负面影响。并利用粒子群优化算法寻优支持向量机参数,获取最优参数组合,通过标签化样本集训练SVM作为状态识别模型,将训练完成SVM用于低速重载滚动轴承状态识别。实验结果表明,所提方法状态识别准确性较高,说明其能够更准确地识别出轴承的不同状态。 展开更多
关键词 低速重载滚动轴承 层次时移多尺度波动散布熵 粒子群优化算法 支持向量机 状态识别
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改进ResNet结合MKSVDD的谐波减速器多状态同尺度定量评估方法
15
作者 孙宇林 罗双 +2 位作者 康守强 王玉静 刘连胜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期304-316,共13页
针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减... 针对谐波减速器故障程度难以精确量化以及不同故障位置无法在同一尺度下定量分析的问题,提出一种改进深度残差网络(ResNet)结合多核支持向量数据描述(MKSVDD)的谐波减速器多状态同尺度下的定量评估方法。该方法首先提出一种新的谐波减速器多状态同尺度定量评估框架,并对微弱故障敏感的声发射信号进行连续小波变换构建二维时频图数据集;其次提出卷积注意力模块改进ResNet以充分挖掘二维时频图的深层特征;再引入多核核函数改进支持向量数据描述,基于谐波减速器正常状态的深层特征构建MKSVDD健康状态评估模型;然后,计算不同故障程度的特征相对于正常状态球心的距离,构建评估指标,通过拟合得到定量评估曲线;此外,根据谐波减速器的结构和声发射信号传播机理,提出相对距离补偿方案以构建多状态评估指标,实现谐波减速器不同健康状态在同一尺度下的定量评估。通过搭建谐波减速器实验台,对未知故障程度的数据进行多组对比实验的结果表明,改进后的深度残差网络提取到的特征更聚集,所提方法能实现谐波减速器不同故障位置在同一尺度下的定量分析,且评估误差不超过3.2%,有效完成谐波减速器多状态同尺度的定量评估。 展开更多
关键词 谐波减速器 卷积注意力机制 多核支持向量数据描述 多故障状态 定量评估
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基于LDA及TDO-SVM的变压器状态识别
16
作者 熊威 龚康 +3 位作者 李冉 高诚 马辉 鲁玲 《电工技术》 2025年第8期190-193,202,共5页
针对变压器内部状态参数识别精度不高、油中溶解气体特征影响较大的问题,利用线性判别式和袋獾优化算法对支持向量机的参数加以优化,构建变压器状态识别模型。首先,综合考虑油中溶解气体及其含量比值构建21维初始特征,利用线性判别式进... 针对变压器内部状态参数识别精度不高、油中溶解气体特征影响较大的问题,利用线性判别式和袋獾优化算法对支持向量机的参数加以优化,构建变压器状态识别模型。首先,综合考虑油中溶解气体及其含量比值构建21维初始特征,利用线性判别式进行降维,优选特征。其次,引入袋獾优化算法优化支持向量机核参数g和惩罚因子C。试验结果表明,降维后模型分类准确率提高6.98%,袋獾优化算法对参数寻优后变压器状态识别准确率达到93.8%。 展开更多
关键词 变压器 线性判别式 支持向量机 袋獾优化算法 状态识别
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具状态属性向量集的标量化方法与缩减性质
17
作者 刘宏升 夏远梅 赵克全 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
标量化方法是处理多目标优化问题的基本方法之一。考虑状态变量和状态向量均为具正常或故障属性的一类特殊向量集,首先引入标志性函数对向量集中的状态向量进行标量化,引入故障临界参数对状态向量的状态属性进行近似刻画。进一步,在状... 标量化方法是处理多目标优化问题的基本方法之一。考虑状态变量和状态向量均为具正常或故障属性的一类特殊向量集,首先引入标志性函数对向量集中的状态向量进行标量化,引入故障临界参数对状态向量的状态属性进行近似刻画。进一步,在状态向量的状态变量按故障概率的一定排序下研究了具状态属性向量集的缩减性质,并提出了基于标量化方法的向量集缩减算法。最后,以电力系统可靠性领域中的RBTS系统为例进行了数值实验。实验结果表明:提出的方法在恰当的故障临界参数下,可对具状态属性向量集进行有效缩减。 展开更多
关键词 具状态属性向量集 标量化方法 故障临界参数 缩减性质
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数据缺失下基于构建可靠电池模型的荷电状态估计
18
作者 毛玲 赵建辉 +2 位作者 林涛 赵晋斌 胡琴 《电工技术学报》 北大核心 2025年第20期6733-6743,共11页
可靠的测量数据对于锂离子电池的荷电状态(SOC)估计至关重要。然而,在实际应用中,数据缺失和噪声干扰会影响SOC估计的可靠性。首先,该文分析了随机缺失数据对电池SOC估计的影响,并采用伯努利方程模拟传感器随机故障导致数据缺失的情况... 可靠的测量数据对于锂离子电池的荷电状态(SOC)估计至关重要。然而,在实际应用中,数据缺失和噪声干扰会影响SOC估计的可靠性。首先,该文分析了随机缺失数据对电池SOC估计的影响,并采用伯努利方程模拟传感器随机故障导致数据缺失的情况。其次,结合相关向量机(RVM)和随机森林(RF)两种算法,实现对不可靠环境下更高精度的荷电状态估计和端电压输出。同时,引入无迹卡尔曼滤波(UKF),以降低噪声对SOC估计的影响。最后,通过实验平台测试的数据对该方法进行验证,实验结果表明,所提方法能够在不同工况和多种缺失率下的平均绝对误差(MAE)保持在1%以内,表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 数据缺失 相关向量机 随机森林
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基于SVDD和SVM的高压调门油动机状态监测系统研究
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作者 马立强 姜安琦 +2 位作者 姜万录 郑云飞 吴凤和 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期238-248,共11页
在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SV... 在高压调门油动机的运行监控中,由于正常状态的样本远多于故障样本,故障数据稀缺且采集相对困难,此外还存在故障发生的不确定性,传统的监测方法难以有效应用。对此,提出了一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)异常检测和支持向量机(support vector machine,SVM)故障诊断的高压调门油动机状态监测系统。首先,从原始数据中提取时域(time domain,T)、频域(frequency domain,F)和时频域小波包子带能量(wavelet packet subband energy,W)特征,并通过特征融合及归一化的方式形成新的多维融合特征向量TFW。随后,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对TFW进行深层次挖掘,生成更具表现力的特征TFWCNN,以此作为SVDD和SVM模型的输入。搭建了高压调门油动机故障模拟试验台,用以采集数据并验证该方法的有效性。研究结果表明:在三个具有不同阀位开度的高压调门油动机动态数据集上,SVDD异常检测的F1分数分别达到0.9991、0.9978和0.9760;SVM故障诊断的F1分数分别为0.9988、0.9950和0.9867;不仅说明该方法在高压调门油动机的状态监测中表现出的优异性能,同时也说明深度TFWCNN特征在高压调门油动机状态监测中的有效性和准确性;还为类似的汽轮机状态监测诊断系统提供了一种有效的技术方案。 展开更多
关键词 高压调门油动机 支持向量数据描述(SVDD)异常检测 支持向量机(SVM)故障诊断 状态监测系统
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基于WSVM的火电机组能效寻优及运行状态评价
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作者 王志杰 吕当振 +1 位作者 田红 刘帅 《热能动力工程》 北大核心 2025年第2期67-75,共9页
为了提升火电机组在全工况范围内的能效水平,提出了基于加权支持向量机(WSVM)的火电机组能效寻优及运行状态评价方法:首先,利用机组运行数据,依据稳定性判据和样本密度法筛除非稳态及异常工况下的运行数据;其次,采用能效择优方法确定模... 为了提升火电机组在全工况范围内的能效水平,提出了基于加权支持向量机(WSVM)的火电机组能效寻优及运行状态评价方法:首先,利用机组运行数据,依据稳定性判据和样本密度法筛除非稳态及异常工况下的运行数据;其次,采用能效择优方法确定模型训练时的样本权重,利用WSVM建立火电机组能效寻优模型,依据该模型获得火电机组各工况下主要指标及参数最优值;最后,在机组运行过程中,将获得的最优值与过程值进行对比,并通过构建的Mandani模糊评价模型实现对机组运行状态的实时量化评价。通过对某660 MW超临界火电机组的应用实例表明:在30%~100%额定负荷区间,基于WSVM方法获得的最优供电煤耗较聚类算法低0.9~4.8 g/(kW·h),能较好地反映火电机组能效最优状态,为判断机组节能降耗空间提供依据;基于模糊模型的状态评价,可为火电机组运行优化调整提供指导。 展开更多
关键词 火电机组 加权支持向量机 能效 模糊模型 状态评价
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