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针对在线安全分析及预警系统部分结果无法达到指导在线运行要求的问题,提出了暂态稳定曲线在线分析、小干扰稳定振荡模式在线辨识、电压稳定薄弱点在线辨识、危险断面在线搜索的实用化算法。实际系统应用结果表明,该算法取得了良好的效果,能够在线为电网调度运行人员提供决策依据。 相似文献
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883.
884.
利用时空共享近邻聚类算法(STSNN)对用沙坝矿微震事件进行聚类分析,通过对噪声率进行有效性评价,最终确定k=6和ΔT=6为该算法的最佳输入参数,识别得到98个微震事件聚集区域,最大类簇有544个微震事件,并且该类簇主要集中在用沙坝矿的断层区域。对该类簇微震事件活动特征进行分析,主要包括微震事件的24 h分布、微震事件活动率、视体积、施密特数及劲度系数,根据活动规律的变化特征,提出微震活动率急剧下降并且累积视体积曲线忽然上升、施密特数和劲度系数先升后降的点作为岩体失稳发生破坏性事件的预警点。通过对微震事件活动规律的研究可为大事件的产生提供有效的预判信息,为保证矿山安全生产发挥重要的作用。 相似文献
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886.
目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。 相似文献
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888.
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提出了一种基于ACE法和模拟退火算法的土层参数反演方法:一方面先用均匀试验构造出输入数据与输出数据,再利用ACE非参数回归方法构造两者之间的高效响应面,然后通过响应面关系进行插值运算来得出对应参数的响应值;另一方面根据响应面的关系构造出反演目标函数,利用模拟退火法对目标函数进行寻优计算,从而能避免寻优过程中的目标函数值... 相似文献
890.