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基于PD-STFA的水轮机顶盖联接螺栓疲劳寿命计算方法研究
被引量：
2
1
作者
刘育
晋健
+2 位作者
王勇飞
赵俊杰
余波
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1459-1465,共7页
水轮机顶盖联接螺栓在运行过程中长期承受交变荷载,由此导致的疲劳损伤造成了多次重大事故,因而有必要对其疲劳寿命计算方法进行深入研究,以提高顶盖联接螺栓疲劳寿命计算的准确性。针对以上问题,提出了一种基于功率密度与短时傅里叶分...
水轮机顶盖联接螺栓在运行过程中长期承受交变荷载,由此导致的疲劳损伤造成了多次重大事故,因而有必要对其疲劳寿命计算方法进行深入研究,以提高顶盖联接螺栓疲劳寿命计算的准确性。针对以上问题,提出了一种基于功率密度与短时傅里叶分析(PD-STFA)相结合的水轮机顶盖联接螺栓疲劳寿命计算方法,重点研究加载频率和变幅荷载的耦合作用对顶盖联接螺栓疲劳寿命影响。首先采用有限元法计算出联接螺栓的危险截面位置和应力;其次采用基于应变的中空压力传感器测得螺栓头部接触面平均应力,并根据广义胡克定律将实测得到的螺栓头部接触面平均应力转换为危险截面的受力;最后基于线性损伤累积理论,采用基于PD-STFA方法与传统雨流计数法分别计算顶盖联接螺栓疲劳寿命。计算结果表明,基于PD-STFA方法计算顶盖联接螺栓疲劳寿命为1.966×105h,传统雨流计数法为4.113×105h。根据对电站用户调研,基于PD-STFA方法计算结果更接近螺栓实际工作寿命30 a左右,能够更准确地预测水轮机顶盖联接螺栓的疲劳寿命,为水轮机安全稳定运行提供理论保障。
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关键词
顶盖螺栓
短时傅里叶分析
功率密度
雨流计数法
疲劳寿命
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职称材料
基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报
被引量：
18
2
作者
晋健
刘育
+2 位作者
王琴慧
刘芬香
李基栋
《人民长江》
北大核心
2020年第9期67-72,共6页
为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚...
为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:①运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;②FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;③FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。
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关键词
中长期径流预报
参数优化
支持向量机
萤火虫算法
小波去噪
紫坪铺水库
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职称材料
基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法
被引量：
5
3
作者
顾发英
罗旋
+2 位作者
刘育
胡孔飞
王皓冉
《水电能源科学》
北大核心
2021年第2期195-199,共5页
针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法。首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模...
针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法。首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模板;其次基于该模板建立各类故障指纹值编码及其编码组合为一体的指纹库;最后以瀑布沟水电站布坡三线“B相瞬时故障,重合成功”故障为例验证该诊断方法的正确性。结果表明,基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法与实际电网故障描述完全一致,可正确有效地提升电网故障诊断水平,同时还可将该方法推广应用于国内大型流域梯级电站群组合成的大规模高压电网的故障诊断中。
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关键词
电网
故障诊断
离散HOPFIELD神经网络
指纹库
指纹值编码
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职称材料
题名
基于PD-STFA的水轮机顶盖联接螺栓疲劳寿命计算方法研究
被引量：
2
1
作者
刘育
晋健
王勇飞
赵俊杰
余波
机构
国家能源集团大渡河流域水电开发
有限公司
成都大汇智联科技有限公司
四川大学水利水电学院
西华大学流体及动力机械教育部重点实验室
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1459-1465,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51709191)
四川省重大科技专项项目(2018GZDX0043)
国家能源集团科技创新项目(GJNY-18-09)资助。
文摘
水轮机顶盖联接螺栓在运行过程中长期承受交变荷载,由此导致的疲劳损伤造成了多次重大事故,因而有必要对其疲劳寿命计算方法进行深入研究,以提高顶盖联接螺栓疲劳寿命计算的准确性。针对以上问题,提出了一种基于功率密度与短时傅里叶分析(PD-STFA)相结合的水轮机顶盖联接螺栓疲劳寿命计算方法,重点研究加载频率和变幅荷载的耦合作用对顶盖联接螺栓疲劳寿命影响。首先采用有限元法计算出联接螺栓的危险截面位置和应力;其次采用基于应变的中空压力传感器测得螺栓头部接触面平均应力,并根据广义胡克定律将实测得到的螺栓头部接触面平均应力转换为危险截面的受力;最后基于线性损伤累积理论,采用基于PD-STFA方法与传统雨流计数法分别计算顶盖联接螺栓疲劳寿命。计算结果表明,基于PD-STFA方法计算顶盖联接螺栓疲劳寿命为1.966×105h,传统雨流计数法为4.113×105h。根据对电站用户调研,基于PD-STFA方法计算结果更接近螺栓实际工作寿命30 a左右,能够更准确地预测水轮机顶盖联接螺栓的疲劳寿命,为水轮机安全稳定运行提供理论保障。
关键词
顶盖螺栓
短时傅里叶分析
功率密度
雨流计数法
疲劳寿命
Keywords
Head cover bolt
Short-time fourier analysis
Power density
Rain-flow counting method
Fatigue life
分类号
TV734.1 [水利工程—水利水电工程]
U467.497 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报
被引量：
18
2
作者
晋健
刘育
王琴慧
刘芬香
李基栋
机构
成都大汇智联科技有限公司
国家能源集团大渡河流域水电开发
有限公司
四川农业大学水利水电学院
出处
《人民长江》
北大核心
2020年第9期67-72,共6页
基金
四川省重大科技专项项目(2018GZDX0043)。
文摘
为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:①运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;②FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;③FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。
关键词
中长期径流预报
参数优化
支持向量机
萤火虫算法
小波去噪
紫坪铺水库
Keywords
mid-long term runoff forecasting
parameter optimization
Support Vector Machine
Firefly Algorithm
wavelet de-noising
Zipingpu Reservoir
分类号
P338.2 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法
被引量：
5
3
作者
顾发英
罗旋
刘育
胡孔飞
王皓冉
机构
国电大渡河流域水电开发
有限公司
国电大渡河流域生产指挥中心
成都大汇智联科技有限公司
泰豪
科技
股份
有限公司
清华四川能源互联网研究院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第2期195-199,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51709191)
国家重点研发计划(2019YFB1310504)
四川省重大科技专项(2018GZDX0043)。
文摘
针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法。首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模板;其次基于该模板建立各类故障指纹值编码及其编码组合为一体的指纹库;最后以瀑布沟水电站布坡三线“B相瞬时故障,重合成功”故障为例验证该诊断方法的正确性。结果表明,基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法与实际电网故障描述完全一致,可正确有效地提升电网故障诊断水平,同时还可将该方法推广应用于国内大型流域梯级电站群组合成的大规模高压电网的故障诊断中。
关键词
电网
故障诊断
离散HOPFIELD神经网络
指纹库
指纹值编码
Keywords
power grid
fault diagnosis
discrete Hopfield neural network
fingerprint database
fingerprint value coding
分类号
TM764 [电气工程—电力系统及自动化]
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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PD-STFA的水轮机顶盖联接螺栓疲劳寿命计算方法研究
刘育
晋健
王勇飞
赵俊杰
余波
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报
晋健
刘育
王琴慧
刘芬香
李基栋
《人民长江》
北大核心
2020
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法
顾发英
罗旋
刘育
胡孔飞
王皓冉
《水电能源科学》
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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