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基于单分类结合模糊宽度学习的负荷辨识方法
1
作者
王毅
王萧阳
+3 位作者
李松浓
陈涛
侯兴哲
付秀元
《电子技术应用》
2022年第5期51-55,60,共6页
非侵入式负荷监测是智能用电的关键技术,有助于加强负荷侧管理,提高用电效率。随着电力负荷类型和数量的迅速增加,当模型中接入训练样本之外的未知电器时会导致模型误判,降低负荷识别的准确性。为了提高负荷识别模型的稳定性以及识别精...
非侵入式负荷监测是智能用电的关键技术,有助于加强负荷侧管理,提高用电效率。随着电力负荷类型和数量的迅速增加,当模型中接入训练样本之外的未知电器时会导致模型误判,降低负荷识别的准确性。为了提高负荷识别模型的稳定性以及识别精度,提出一种单分类结合模糊宽度学习的电力负荷识别方法。首先,构建负荷特征库实现多负荷识别;然后,通过单分类K近邻方法进行样本筛选,排除未知电器的干扰;最后,提出一种基于模糊宽度学习系统的负荷识别方法解决识别模型复杂度高、识别速率慢的问题。实验结果表明,所提出的算法能够快速有效地识别电力负荷。
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关键词
非侵入式负荷辨识
电流稳态特征
模糊宽度学习
单分类K最邻近
TS
模糊
系统
在线阅读
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职称材料
模糊投影孪生宽度学习及其在滚动轴承故障诊断中的应用
2
作者
郑凤雷
潘海洋
+2 位作者
郑近德
童靳于
程健
《振动与冲击》
北大核心
2025年第8期192-198,共7页
由于通过传感器获得的振动信号往往包含大量的高噪声信息和冗余信息,其严重影响滚动轴承故障诊断的准确性。基于此,提出了一种基于模糊投影孪生宽度学习(fuzzy projection twin broad learning,FPTBL)的滚动轴承故障诊断方法。在FPTBL...
由于通过传感器获得的振动信号往往包含大量的高噪声信息和冗余信息,其严重影响滚动轴承故障诊断的准确性。基于此,提出了一种基于模糊投影孪生宽度学习(fuzzy projection twin broad learning,FPTBL)的滚动轴承故障诊断方法。在FPTBL建模过程中,首先会在特征空间中为每一类数据找到一个投影方向,并利用模糊隶属度函数计算隶属度,评估每个样本属于各类别的可能性,并以此为约束调整投影方向让同类样本相互靠近,异类样本分散开来,以解决模型对噪声信息敏感性的问题。同时,FPTBL不仅关注经验风险最小化,还关注结构风险最小化,为防止模型过拟合,通过构造非平行的投影空间并将正则项纳入目标函数,有效地弱化冗余信息对模型的影响。最后,利用两种滚动轴承数据集进行试验验证,结果表明,FPTBL在准确率、Kappa系数、F_(1)-分数、精确率和召回率等指标下,相较于现有的方法,具有更好的效果。
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关键词
模糊
投影孪生
宽度
学习
(FPTBL)
投影孪生
故障诊断
滚动轴承
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职称材料
题名
基于单分类结合模糊宽度学习的负荷辨识方法
1
作者
王毅
王萧阳
李松浓
陈涛
侯兴哲
付秀元
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
国网重庆市电力公司电力科学研究院
国家电投集团数字科技有限公司
出处
《电子技术应用》
2022年第5期51-55,60,共6页
基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2016jcyjA0214)。
文摘
非侵入式负荷监测是智能用电的关键技术,有助于加强负荷侧管理,提高用电效率。随着电力负荷类型和数量的迅速增加,当模型中接入训练样本之外的未知电器时会导致模型误判,降低负荷识别的准确性。为了提高负荷识别模型的稳定性以及识别精度,提出一种单分类结合模糊宽度学习的电力负荷识别方法。首先,构建负荷特征库实现多负荷识别;然后,通过单分类K近邻方法进行样本筛选,排除未知电器的干扰;最后,提出一种基于模糊宽度学习系统的负荷识别方法解决识别模型复杂度高、识别速率慢的问题。实验结果表明,所提出的算法能够快速有效地识别电力负荷。
关键词
非侵入式负荷辨识
电流稳态特征
模糊宽度学习
单分类K最邻近
TS
模糊
系统
Keywords
non-intrusive load identification
steady-state feature of load current
fuzzy broad learning system
one class K-nearest neighbor
TS fuzzy syste
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
模糊投影孪生宽度学习及其在滚动轴承故障诊断中的应用
2
作者
郑凤雷
潘海洋
郑近德
童靳于
程健
机构
安徽工业大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第8期192-198,共7页
基金
国家自然科学基金(51975004)
安徽省高校杰出青年项目(2022AH020032)
安徽省自然科学基金(2408085ME113)。
文摘
由于通过传感器获得的振动信号往往包含大量的高噪声信息和冗余信息,其严重影响滚动轴承故障诊断的准确性。基于此,提出了一种基于模糊投影孪生宽度学习(fuzzy projection twin broad learning,FPTBL)的滚动轴承故障诊断方法。在FPTBL建模过程中,首先会在特征空间中为每一类数据找到一个投影方向,并利用模糊隶属度函数计算隶属度,评估每个样本属于各类别的可能性,并以此为约束调整投影方向让同类样本相互靠近,异类样本分散开来,以解决模型对噪声信息敏感性的问题。同时,FPTBL不仅关注经验风险最小化,还关注结构风险最小化,为防止模型过拟合,通过构造非平行的投影空间并将正则项纳入目标函数,有效地弱化冗余信息对模型的影响。最后,利用两种滚动轴承数据集进行试验验证,结果表明,FPTBL在准确率、Kappa系数、F_(1)-分数、精确率和召回率等指标下,相较于现有的方法,具有更好的效果。
关键词
模糊
投影孪生
宽度
学习
(FPTBL)
投影孪生
故障诊断
滚动轴承
Keywords
fuzzy projection twin broad learning(FPTBL)
projection twin
fault diagnosis
rolling bearing
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单分类结合模糊宽度学习的负荷辨识方法
王毅
王萧阳
李松浓
陈涛
侯兴哲
付秀元
《电子技术应用》
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
模糊投影孪生宽度学习及其在滚动轴承故障诊断中的应用
郑凤雷
潘海洋
郑近德
童靳于
程健
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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