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基于集值观测器的风能转换系统多类型故障检测的设计被引量：1: 1; 作者赵睿楠沈艳霞《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期187-196,共10页; 针对受延时输入影响的风能转换系统的故障检测问题,本文设计了基于集值观测器的故障检测策略.风能转换系统常见故障可以区分为加性故障与乘性故障,本文对增广统一风能转换系统模型,设计一种全局集值观测器,通过改变所选择的状态集顶点... 展开更多; 关键词延时输入风能转换系统集值观测器多类型故障故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MDP-SVM的过程多类型故障诊断被引量：5: 2; 作者郭小萍尹瑞琛李元《电子测量技术》北大核心 2022年第1期159-164,共6页; 针对工业过程多类型故障诊断率低的问题,提出一种边界判别投影(MDP)与支持向量机(SVM)相融合(MDP-SVM)的方法。边界判别投影常用于人脸识别领域,其可以将多类数据降维,获得不同类别清晰的边界。与主成分分析(PCA)和局部线性嵌入(LLE)算... 展开更多; 关键词边界判别投影支持向量机多类型故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核熵成分分析的工业过程多类型故障诊断被引量：4: 3; 作者李榕申志李元《电子测量技术》北大核心 2023年第10期40-45,共6页; 核熵成分分析(KECA)特征提取过程中只保留了数据的最大瑞丽熵(Renyi)信息,没有充分利用数据的类别信息。由于监督学习算法线性判别分析(LDA)能够有效提取特征中的类别信息,因此提出KECA-LDA(KEDA)的特征提取方法。首先KECA依据最小Reny... 展开更多; 关键词特征提取多类型故障诊断核熵成分分析线性判别分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究被引量：6: 4; 作者钱亮黄伟杨建卫《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期345-350,共6页; 光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率。在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度。提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习... 展开更多; 关键词光伏阵列故障诊断哈里斯鹰算法极限学习机多类型复合故障; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集值观测器的风能转换系统多类型故障检测的设计被引量：1: 1; 作者赵睿楠沈艳霞; 机构江南大学物联网工程学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期187-196,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61164015,61305132) 中央高校基本科研基金项目(JUSRP31106,JUSRP51510) 江苏省研究生创新培养工程项目(KYCX17_1459)资助。; 文摘针对受延时输入影响的风能转换系统的故障检测问题,本文设计了基于集值观测器的故障检测策略.风能转换系统常见故障可以区分为加性故障与乘性故障,本文对增广统一风能转换系统模型,设计一种全局集值观测器,通过改变所选择的状态集顶点和参考误差区间,改变增益矩阵元素的取值范围,选择合适的增益矩阵,实现精确的状态跟踪.在此基础上设计了同时考虑状态相对估计误差与输出的绝对估计误差的故障检测策略.仿真结果表明,本文设计的故障检测策略对常见多类型故障可以做出快速的故障判断.对比Rosa所设计的故障检测策略,该研究在故障检测时间上具有明显优势.; 关键词延时输入风能转换系统集值观测器多类型故障故障检测; Keywords delayed input wind energy conversion systems set-valued observer multi-type faults fault detection; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MDP-SVM的过程多类型故障诊断被引量：5: 2; 作者郭小萍尹瑞琛李元; 机构沈阳化工大学信息工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2022年第1期159-164,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61490701,61673279) 辽宁省教育厅项目(LJ2020021)资助。; 文摘针对工业过程多类型故障诊断率低的问题,提出一种边界判别投影(MDP)与支持向量机(SVM)相融合(MDP-SVM)的方法。边界判别投影常用于人脸识别领域,其可以将多类数据降维,获得不同类别清晰的边界。与主成分分析(PCA)和局部线性嵌入(LLE)算法相比,考虑了样本的局部结构和全局结构,避免了小样本问题。降维的数据通过SVM分类器进行类别判断,利用粒子群(PSO)算法得到最佳SVM分类器,实现故障诊断。仿真结果表明,相对于传统方法,所提方法故障识别准确率达到95.379%,而且可同时识别出多类故障。; 关键词边界判别投影支持向量机多类型故障诊断; Keywords margin discriminant projection support vector machine multi-type fault diagnosis; 分类号 TQ015 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核熵成分分析的工业过程多类型故障诊断被引量：4: 3; 作者李榕申志李元; 机构沈阳化工大学信息工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2023年第10期40-45,共6页; 基金国家自然科学基金(62273242,61673279)项目资助。; 文摘核熵成分分析(KECA)特征提取过程中只保留了数据的最大瑞丽熵(Renyi)信息,没有充分利用数据的类别信息。由于监督学习算法线性判别分析(LDA)能够有效提取特征中的类别信息,因此提出KECA-LDA(KEDA)的特征提取方法。首先KECA依据最小Renyi熵损失策略对数据进行维数约简;然后在KECA特征空间使用LDA算法获取具有判别信息的低维特征并输入到支持向量机(SVM)分类器中,利用天牛须优化算法(BAS)得到最佳性能的SVM分类器,从而建立故障诊断模型。将KEDA-BAS-SVM方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程(TE)进行仿真实验,结果表明:当采用基于距离测度的矩阵相似性优化确定KEDA中所选用的径向基函数(RBF)核参数时,相比KECA和LDA算法,KEDA特征提取后多类型故障诊断准确率达到99.7%,验证了KEDA-BAS-SVM在多类型故障诊断领域的优越性。; 关键词特征提取多类型故障诊断核熵成分分析线性判别分析; Keywords feature exctraction multi-type fault diagnosis kernel entropy component analysis linear discriminant analysis; 分类号 TQ015 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究被引量：6: 4; 作者钱亮黄伟杨建卫; 机构上海电力大学自动化工程学院中电华创(苏州)电力技术研究有限公司中电华创电力技术研究有限公司; 出处《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期345-350,共6页; 基金国家电网公司华东分部科技项目(H2021-111)。; 文摘光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率。在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度。提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习机(ELM)的光伏阵列多类型复合故障诊断方法。用HHO算法优化ELM的权值和阈值,建立HHO-ELM故障诊断模型,并与ELM、粒子群优化算法(PSO)-ELM、正余弦优化算法(SCA)-ELM以及鲸鱼优化算法(WOA)-ELM算法进行对比。实验结果表明,对于复合故障类型,HHO-ELM模型具有更高的诊断准确率,提高了光伏阵列复合故障的识别精度。; 关键词光伏阵列故障诊断哈里斯鹰算法极限学习机多类型复合故障; Keywords photovoltaic array fault diagnosis harris hawks optimization algorithm extreme learning machine multiple types of complex faults; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于集值观测器的风能转换系统多类型故障检测的设计	赵睿楠沈艳霞	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MDP-SVM的过程多类型故障诊断	郭小萍尹瑞琛李元	《电子测量技术》北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于核熵成分分析的工业过程多类型故障诊断	李榕申志李元	《电子测量技术》北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究	钱亮黄伟杨建卫	《电源技术》 CAS 北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料