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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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23 篇 学位论文
19 篇 期刊文献

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42 篇 电子文献
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学科分类号

38 篇 工学
- 11 篇 电气工程
- 11 篇 计算机科学与技术...
- 11 篇 软件工程
- 9 篇 控制科学与工程
- 6 篇 动力工程及工程热...
- 5 篇 机械工程
- 3 篇 仪器科学与技术
- 3 篇 水利工程
- 3 篇 石油与天然气工程
- 3 篇 交通运输工程
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 土木工程
- 2 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 生物医学工程（可授...
- 1 篇 生物工程
9 篇 管理学
- 8 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 工商管理
6 篇 理学
- 3 篇 大气科学
- 1 篇 数学
- 1 篇 系统科学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学

主题

42 篇 变分模态分解算法
7 篇 故障诊断
3 篇 长短期记忆神经网...
2 篇 改进鲸鱼算法
2 篇 长短期记忆网络
2 篇 长短时记忆网络
2 篇 超宽带雷达
2 篇 流量预测
2 篇 降噪
2 篇 样本熵
2 篇 粒子群算法
2 篇 小波变换
2 篇 海洋捕食者算法
2 篇 滚动轴承
2 篇 卷积神经网络
1 篇 绕组脱焊故障
1 篇 高压直流线路
1 篇 风速预测
1 篇 经验模态分解算法
1 篇 双向时空卷积网络

机构

4 篇 东北石油大学
2 篇 武汉理工大学
2 篇 长江大学
1 篇 重庆交通大学
1 篇 南京林业大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 兰州交通大学
1 篇 华北电力大学
1 篇 天津大学
1 篇 上海电机学院
1 篇 大庆油田设计院有...
1 篇 江西财经大学
1 篇 太原理工大学
1 篇 江苏大学
1 篇 广东石油化工学院
1 篇 华北水利水电大学
1 篇 河北科技大学
1 篇 陕西华彬煤业股份...
1 篇 山东科技大学
1 篇 沈阳工业大学

作者

2 篇 侯轶轩
1 篇 zhang zhaoxia
1 篇 min qian
1 篇 cheng yayu
1 篇 孙见君
1 篇 蔡雨辰
1 篇 sun jianjun
1 篇 lu jingyi
1 篇 陈霄
1 篇 ke lan-yan
1 篇 liu guangwen
1 篇 liu ziheng
1 篇 袁艳斌
1 篇 王倩
1 篇 袁满
1 篇 liu yin
1 篇 易凡茹
1 篇 wang yongsheng
1 篇 徐冬梅
1 篇 刘德利

语言

42 篇 中文

检索条件"主题词=变分模态分解算法"

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排序：

整合重构分解和深度学习方法的混沌系统原油价格预测

整合重构分解和深度学习方法的混沌系统原油价格预测

引用

作者：郭韵婷江西财经大学

学位级别：硕士

现有文献表明,原油市场是复杂的非线性混沌系统,原油价格容易受到军事、政治、经济和外交等各种因素的综合影响,使得原油价格变化具有随机、突变和混沌等特征。中国作为全球原油进口量最大的国家,持续变化的国际原油价格对中国经济发展... 详细信息

现有文献表明,原油市场是复杂的非线性混沌系统,原油价格容易受到军事、政治、经济和外交等各种因素的综合影响,使得原油价格变化具有随机、突变和混沌等特征。中国作为全球原油进口量最大的国家,持续变化的国际原油价格对中国经济发展有着巨大的影响,基于此,准确地把握原油价格的发展趋势具有重要的意义。混沌经济时序存在于社会生活的方方面面,由于混沌数据不能直接应用于非线性技术建模,同时,根据初始灵敏度定律,混沌系统在长期内是不可预测的,那在预测原油价格序列的研究中应该先分析该非线性系统是否混沌。基于原油价格序列的混沌特性,本文提出了一种结合相空间重构技术(PSR)、变分模态分解算法(VMD)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BILSTM)的PSR-VMD-CNN-BILSTM模型来预测原油价格。首先,利用PSR技术对原油价格序列进行重构,采用自相关系数法和虚假最近邻点法来确认相空间的两个参数时间延迟(τ)和嵌入维度(m),并计算最大Lyapunov指数为正,验证了序列的混沌性;接下来,使用VMD算法对数据进行高频去噪处理以提高预测精度;其次,将重构去噪后的相空间序列输入到CNN-BILSTM的混合预测模型中,分别进行一天、一周、半个月和19天的多步预测,并与其他基准模型、未重构模型、未去噪模型和处理后模型进行比较以验证提出模型的优越性和适用性。本文使用从2002年1月4日至2021年12月31日共5638天的Brent原油价格数据进行实证分析,并用MSE、RMSE、MAE和MAPE作为评价指标对模型进行评价。实证结果表明:所提出的PSR-VMD-CNN-BILSTM模型相比其他对照模型,预测精度得到了显著提升,在每个时间步都有更好的预测效果,同时DM检验的结果充分说明了模型的优越性。该模型不仅为原油价格预测领域提供了新思路,同时可推广到其他具有混沌特性的经济时序中。

关键词：深度学习相空间重构原油价格变分模态分解算法

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转子系统复合故障诊断技术研究

转子系统复合故障诊断技术研究

引用

作者：姜庆涛沈阳理工大学

学位级别：硕士

因为转子系统是旋转机械中的核心部件，所以对转子系统存在的故障进行模式识别研究，进而排除故障是确保整个机械系统稳定运行的必要条件。目前在旋转机械中发生的故障，大部分以复合故障形式出现。本文通过设计合理的转子系统复合故障... 详细信息

因为转子系统是旋转机械中的核心部件，所以对转子系统存在的故障进行模式识别研究，进而排除故障是确保整个机械系统稳定运行的必要条件。目前在旋转机械中发生的故障，大部分以复合故障形式出现。本文通过设计合理的转子系统复合故障诊断实验方案，利用转子实验台模拟出转子系统单个偏心、不对中、机架松动故障和复合故障。并构建经粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)优化变分模态分解算法(VariationalModeDecomposition，VMD)参数的方法对采集的振动信号进行分解，建立故障特征集;构建基于PSO与支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)的转子复合故障识别模型，通过实验验证模型的有效性。通过编程分析和验证实验方案的可行性，对系统设计和工程实践提供参考。　　转子系统复合故障诊断技术研究分为以下几个部分:振动信号采集、故障的特征提取、完成模式识别与分类。因为原始故障振动信号具有非线性、非平稳性的特点，这三步中最重要同时也是难度最大的部分，就是找出敏感程度较高的故障特征。本文选择合理的PSO参数，采用PSO优化VMD参数并对采集到的信号利用优化过的VMD进行分解，并和其它分解方法的结果进行分析对比。通过分析表明变分模态分解方法对故障特征提取，适用于转子系统的故障诊断。　　转子系统故障类型判别通过模式识别完成。选择合理的PSO参数，将确定参数的PSO优化SVM模型中两个参数:惩罚因子C、核函数参数σ。通过皮尔逊相关系数法(PearsonProduct-MomentCorrelationCoefficient，PPMCC)选取与原始信号相关性比较高的前几个本征模态信号进行重构获得样本集。将样本集按一定比例分为训练集和测试集，使用训练集对该模型进行训练，使用测试集验证模型的有效性。经实验验证该模型采用PSO-VMD和PSO-SVM的方法能够应用于转子系统复合故障的模式识别中，并且此方法在实际工程中具有一定的可行性和实用性。

关键词：转子系统复合故障诊断粒子群优化算法变分模态分解算法

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基于深度学习的电力负荷预测应用研究

基于深度学习的电力负荷预测应用研究

引用

作者：余志成河北建筑工程学院

学位级别：硕士

随着电力系统的规模不断扩大和电力需求的增加,准确预测电力负荷对于保障电力系统运行和优化调度至关重要。然而,现阶段电力负荷预测面临着复杂多变的问题,包括电力负荷数据的非线性和非平稳性特征无法被有效捕捉,以及在特征提取和序列... 详细信息

随着电力系统的规模不断扩大和电力需求的增加,准确预测电力负荷对于保障电力系统运行和优化调度至关重要。然而,现阶段电力负荷预测面临着复杂多变的问题,包括电力负荷数据的非线性和非平稳性特征无法被有效捕捉,以及在特征提取和序列建模过程中缺乏有效的信息传递和关联性处理机制,导致预测结果不稳定。针对这一问题,本文提出了一种融合GVMD、CNN、AM、BiTCN和BiGRU的混合模型,用于电力负荷预测。该模型通过改进的VMD方法有效分解非线性和非平稳的电功率数据,利用BiTCN和BiGRU网络结构捕捉数据的时空特征,注意力机制通过动态加权关键信息,从而显著提升预测准确率。本文的主要工作如下: (1)针对特征提取和序列建模过程中缺乏有效的信息传递和关联性处理机制问题,本文提出一种融合BiTCN-BiGRU与AM的改进算法,该模型利用BiTCN对输入的时序数据进行特征提取,捕捉数据中的局部模式和时间依赖性。同时通过BiGRU进一步深化特征的提取和整合,有效捕获时间序列数据的动态变化。最后,引入注意力机制,模型能够自适应地学习序列数据中的关键信息,并根据其在不同时间段的重要性来调整预测权重,从而提高预测的准确性。 (2)针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特征无法被有效捕捉的问题,本文提出了一种基于GVMD-CNN-BiTCN-BiGRU-AM的电力负荷预测方法,通过改进的VMD算法,引入弹性网正则化,提高算法的稳定性和分解质量,CNN网络进一步提取了分解后模态的空间特征,结合BiTCN-BiGRU-AM进行预测。实验结果证明本文方法相较于传统方法具有更高的预测准确性和稳定性,能够有效解决复杂电力系统环境下的电力负荷预测问题,具有较强的实用性和推广价值。

关键词：电力负荷预测变分模态分解算法双向时空卷积网络双向门控循环单元网络注意力机制

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风氢耦合系统的容量优化及配置方案研究

风氢耦合系统的容量优化及配置方案研究

引用

作者：张维河北工业大学

学位级别：硕士

随着风电装机容量的不断增长,大规模并网成为风电发展的必然趋势。风氢耦合系统利用制氢储能系统对输出功率的调控作用,减小系统波动,提高风电利用率,本文针对风氢耦合系统的容量配比与配置优化方案进行研究,主要工作如下:对比不同装置... 详细信息

随着风电装机容量的不断增长,大规模并网成为风电发展的必然趋势。风氢耦合系统利用制氢储能系统对输出功率的调控作用,减小系统波动,提高风电利用率,本文针对风氢耦合系统的容量配比与配置优化方案进行研究,主要工作如下:对比不同装置的参数特点,同时结合风氢耦合系统的运行特性,确定了系统的组成方案。选择碱式电解槽、质子交换膜燃料电池、储氢罐以及超级电容构成制氢储能系统,制氢储能系统与风电机组共同构成风氢耦合系统,协调控制系统输出波动率。利用经验模态分解算法和变分模态分解算法分别对风电功率信号进行分解,通过对比两种算法的模态分量和对应频谱图,验证了变分模态分解算法没有出现模态混叠现象,避免了迭代过程中的信号失真问题,且在分离低频分量时分解度更高,可以更好的分解得到风电并网功率与制氢储能系统的平抑目标功率分量,为优化系统容量配置方案作数据基础。在已知制氢储能系统平抑目标功率基础上,基于风氢耦合系统中风能与氢能之间的能量耦合关系,分三种情况讨论了系统中功率平衡关系,提出系统运行控制策略。同时提出影响系统输出功率平稳性的两个性能指标,分别为系统缺电率与系统输出电能波动率。在此基础上,为保证系统经济性和输出功率平稳性,建立以运行成本最低以及功率偏差最小的多目标容量配置优化模型。针对基本鲸鱼优化算法易于陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出改进控制参数递减策略来调整搜索步长,适应算法实际迭代过程中全局搜索和局部搜索的切换动作,同时引入随机差分变异策略,提高种群多样性,减小算法发生陷入局部最优现象的概率,得到改进鲸鱼优化算法。测试验证了改进鲸鱼优化算法具备更快的收敛速度以及跳出局部最优的能力。采用改进鲸鱼优化算法对风氢耦合系统容量配置优化模型进行求解,得到最优配置方案。最后,通过算例分析,验证了风氢耦合系统在平抑系统功率波动、提高风电利用率以及提高风电系统上网功率值的可行性。

关键词：风氢耦合系统多目标优化改进鲸鱼优化算法变分模态分解算法容量配置优化

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基于改进LSTM网络的河南省降水量预测

基于改进LSTM网络的河南省降水量预测

引用

作者：王硕长江大学

学位级别：硕士

准确的降水量预测对于保障人类社会的正常运转至关重要,它不仅关系到人类的日常生活,更是与社会经济发展紧密相关。同时,它对于交通运输、农业生产以及公共安全等多个关键领域均具有深远的影响。针对降水量序列受多个复杂因素影响存在... 详细信息

准确的降水量预测对于保障人类社会的正常运转至关重要,它不仅关系到人类的日常生活,更是与社会经济发展紧密相关。同时,它对于交通运输、农业生产以及公共安全等多个关键领域均具有深远的影响。针对降水量序列受多个复杂因素影响存在非线性不平稳性和LSTM超参数众多手动调参难以发挥最优性能的问题。提出SSA-SE-VMD-AVOA-LSTM模型,并进行了仿真实验,验证模型的有效性。本文做了如下研究: 首先,为应对降水量时间序列存在的非线性,提出SSA-SE-VMD分解算法。算法通过SSA优化算法以样本熵为适应度函数对VMD算法参数K,进行寻优。使用优化后的模型对降水时间序列进行分解,仿真实验结果表明,该算法可以有效降低降水时间序列存在的非线性非平稳性,提高LSTM模型的预测精度。其次,针对LSTM参数对其预测性能有着较大影响的问题,提出AVOA-LSTM模型。模型使用AVOA优化算法对LSTM网络的超参数进行寻优。使用AVOA-LSTM和单一的LSTM对安阳站点降水量进行预测实验对比,结果表明,AVOA算法可以有效对LSTM进行参数寻优,发挥其最佳性能。最后,本文耦合SSA-SE-VMD算法和AVOA-LSTM模型,构建SSA-SE-VMD-AVOA-LSTM模型对河南省17个站点降水量进行预测。在53898安阳站站点的预测上,本文所提出的SSA-SE-VMD-AVOA-LSTM模型的预测精度相较于AVOA-LSTM模型、CEEMDAN-LSTM模型和SSA-SE-VMD-LSTM模型预测精度最高。其RMSE、MAE、2分别为19.12、12.93、0.92。在河南省全省17个站点的降水量预测上,本文所提模型仍然有着最高的预测精度,平均RMSE、MAE、2分别为17.5、12.69、0.93。实验结果表明SSA-SE-VMD-AVOA-LSTM模型在河南省降水量预测上具有较高的预测性能和鲁棒性。

关键词：河南省月降水量预测变分模态分解算法麻雀搜索算法样本熵秃鹫优化算法长短时记忆网络

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基于VMD-IWOA-LSTM的短期电力负荷预测研究

基于VMD-IWOA-LSTM的短期电力负荷预测研究

引用

作者：蔡小鹏江苏大学

学位级别：硕士

碳达峰、碳中和的时代背景下,清洁低碳的能源在能源消费结构中的占比逐步加大,以新能源为主体的电力系统将成为保障我国能源安全、居民可靠用电的中流砥柱。随着光伏、风能、太阳能等可再生能源大规模接入电网,为防止可再生能源的间歇... 详细信息

碳达峰、碳中和的时代背景下,清洁低碳的能源在能源消费结构中的占比逐步加大,以新能源为主体的电力系统将成为保障我国能源安全、居民可靠用电的中流砥柱。随着光伏、风能、太阳能等可再生能源大规模接入电网,为防止可再生能源的间歇性、随机性,影响电网平衡和功率平衡,电力企业迫切需要通过精准的短期负荷预测来制定利用和消纳可再生能源的应对措施。神经网络是短期负荷预测的重要模型,在实际的学习训练过程中,历史负荷数据的非平稳、非线性特征会严重影响神经网络模型的预测精准度,因此如何有效处理非线性、非平稳的历史负荷数据是神经网络及其应用领域亟待解决的关键问题。本文主要研究面向非平稳、非线性的历史负荷数据的相关算法和模型,并将理论应用于短期负荷预测,论文主要研究内容如下:(1)针对鲸鱼寻优算法存在早期收敛,易于陷于局部最优困境而无法及时找到全局最优解的问题,提出一种改进鲸鱼算法,通过控制鲸鱼追寻猎物的方式,实现前期专注于全局搜索,中后期专注于局部搜索,跳出过早收敛于局部极值的困境,实现全局最优解的快速搜索和定位。改进鲸鱼算法在保持寻优精度的同时,有效提升了算法寻优速度。(2)针对短期负荷预测模型长短期记忆神经网络中隐藏层神经元节点、学习率等参数最优值无法确定的问题,提出一种改进鲸鱼算法和长短期记忆网络相结合的IWOA-LSTM模型,实现参数动态调整,获取相关参数最优值。针对神经网络不善于处理非线性、非平稳历史负荷数据的缺陷,结合变分模态分解算法与IWOA-LSTM模型,提出一种VMD-IWOA-LSTM模型。该模型利用变分模态分解算法在模态混叠和端点效应方面的优势,把负荷序列分解为具有最优频率和有限带宽的子序列,对子序列进行训练学习并线性叠加子序列预测结果,最终获得高精度的短期电力负荷预测结果。

关键词：短期负荷预测长短期记忆网络变分模态分解算法改进鲸鱼算法

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基于改进WOA-VMD算法的超宽带雷达生命体征监测系统研究

基于改进WOA-VMD算法的超宽带雷达生命体征监测系统研究

引用

作者：郁伟江南大学

学位级别：硕士

随着当前社会的快速发展和经济水平的提高,人们对医疗健康的需求日益增长。传统的生命体征监测方法,虽然应用领域较为广泛,但在某些特定场景下存在局限性。为了满足更全面的监测需求,本研究提出了一种基于超宽带雷达的非接触式生命体征... 详细信息

随着当前社会的快速发展和经济水平的提高,人们对医疗健康的需求日益增长。传统的生命体征监测方法,虽然应用领域较为广泛,但在某些特定场景下存在局限性。为了满足更全面的监测需求,本研究提出了一种基于超宽带雷达的非接触式生命体征监测系统,利用雷达技术监测目标人体的呼吸和心跳频率,无需与人体直接接触。非接触式的特性使得它能够在不打扰患者的情况下进行长时间监测,从而为医疗保健提供了一个新的维度,具有深远的研究意义和实际应用价值。以下是本研究内容的主要概括: (1)超宽带雷达传感器人体监测系统设计。首先建立雷达总体结构,根据实际需求分析和设计微带贴片天线;然后设计功率放大器和雷达模组,包括发射机、接收机、电源模块、静电保护电路等部分,每个部分都发挥着特定的功能;最后构建了一套功能完备、性能卓越的雷达系统,满足了UWB雷达传感器人体监测系统的设计需求。 (2)构建生命体征信号数学模型,选择变分模态分解算法进行生命体征提取。基于呼吸、心脏跳动与胸腔壁起伏之间的相互关联,分析人体体征信号特性,从理论和实验上验证变分模态分解算法的可行性;由于回波信号包含较多杂波和噪声,采用一系列预处理方法,包括道信号相减法、直接负平均法、线性趋势抑制、自动增益控制、慢时间滤波,滤波后可以得到纯净的生命体征信号。 (3)提出改进WOA-VMD的生命体征提取算法。在VMD算法分解过程中,模态个数K和惩罚参数α的选择会直接影响信号的分解效果,所以选用鲸鱼优化算法对其进行参数寻优;由于原WOA收敛速度慢、精度差,容易陷入局部最优,为了避免这些问题本研究进行了两处改进,首先选择等螺距阿基米德螺旋曲线代替原对数螺旋曲线,然后引入干扰因子增加扰动机制,通过实验可以证明,改进的WOA可以增强算法的寻优能力,避免陷入局部最优。 (4)进行UWB雷达传感器人体生命体征提取实验与时频分析。首先探测最佳测试距离,分别进行了单人在0.3m、0.5m、1.0m、1.5m、2.0m、2.5m六组不同距离下的探测实验,确定1m为最佳测试距离;再进行复杂环境下的实验,包括单人侧面及背面、多人正面的实验,从多方位角度去验证UWB雷达传感器人体生命体征监测系统的可靠性。由于人体目标不同时刻下的状态不同,所以需要时频分析实验,选择短时傅里叶变换和连续小波变换两种方法,并通过实验分析不同方法的时频效果。

关键词：超宽带雷达生命体征监测变分模态分解算法改进鲸鱼算法

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基于线结构光的高精度路面三维形貌重构系统研究

基于线结构光的高精度路面三维形貌重构系统研究

引用

作者：魏震宇西安科技大学

学位级别：硕士

由于我国公路服役时间增长和路面劣化加重。因此,迫切需要评估公路现存性能并提出科学的养护决策以满足人民对高质量出行的需求。但现阶段我国主要的路面检测仍为传统人工检测方式,该方式存在效率低下、过分依赖检测人员主观性以及劳动... 详细信息

由于我国公路服役时间增长和路面劣化加重。因此,迫切需要评估公路现存性能并提出科学的养护决策以满足人民对高质量出行的需求。但现阶段我国主要的路面检测仍为传统人工检测方式,该方式存在效率低下、过分依赖检测人员主观性以及劳动强度大等缺点,与高等级公路的发展极不匹配。而发展自动化路面三维形貌重构设备是提高路面检测效率的关键,重构高精度的路面三维形貌可以为道路管养部门提供更加直观、真实的数据支撑。基于上述问题,本文通过搭建大范围线结构光测量模型,实现线结构光条纹图像的中心线提取并设计路面三维形貌多频率振动信息去除模型,主要内容如下: (1)针对目前道路检测设备的实际应用情况,以获取精确的路面三维形貌为目标,设计车载式路面三维形貌重构系统总体方案。首先,采用双层方案充分利用车厢空间以及折叠伸缩式方案完成大范围扫描。其次,针对传统编码器重新设计同步采集机构。最后,基于PLC电路实现全自动控制。 (2)本文在原始模型的基础上提出大范围线结构光测量数学模型,并采用非线性优化L-M算法求取各个相机镜头畸变参数、相机内、外参数及空间平面参数。由于激光光源投射出的空间平面与被测物体表面相交会形成一条有宽度的结构光条纹,为提高光条中心坐标的提取精度,首先研究图像平滑、图像归一化及图像分割预处理技术,并使用精度更高的Steger算法对光条中心坐标进行提取实验和精度分析。最后建立路面坐标系,分析采集单元多频率振动状态对获取路面三维形貌的干扰。 (3)提出基于参数优化VMD算法的多频率振动信息去除模型。首先,对EMD处理第一类和第二类模态混叠时存在的缺陷,验证VMD算法具备克服两类模态混叠的能力并定量分析分解层数K和惩罚因子α对VMD算法分解能力的影响。最后,将表征机械振动的包络熵最小值作为改进哈里斯鹰优化算法的适应度函数对VMD中的参数组合[K,α]进行寻优,最大发挥VMD的分解性能,以精确判定多频率振动分量所处频段。 (4)基于开发的路面三维形貌重构系统,采集真实路面三维形貌数据,对数据进行粗去噪、降维形成路面纵剖面信号,用本文提出的多频率振动信息去除模型进行干扰去除后,与人工重复多次测量值进行对比分析,验证本文中的路面三维形貌重构系统的运行可靠性,且测量值满足实际工程需求。

关键词：路面养护路面三维形貌变分模态分解算法 Steger算法

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基于改进的VMD结合GCMPE的高压直流线路的故障研究

基于改进的VMD结合GCMPE的高压直流线路的故障研究

引用

作者：刘洋湖北工业大学

学位级别：硕士

在过去的几十年中，高压直流(High Voltage Direct Current，HVDC)输电技术经过几代人的研究，取得了很大的进步与发展，从上世纪70年代开始，高压直流输电从汞弧阀换流技术到现在使用模块化多电平换流器换流，这些技术的发展为更复杂的... 详细信息

在过去的几十年中，高压直流(High Voltage Direct Current，HVDC)输电技术经过几代人的研究，取得了很大的进步与发展，从上世纪70年代开始，高压直流输电从汞弧阀换流技术到现在使用模块化多电平换流器换流，这些技术的发展为更复杂的HVDC网络的建设奠定了基础。然而，由于受设备质量，导线材质，传输距离和所处环境的多重影响因素下，HVDC 系统在运行中会发生各种各样的故障现象，尤其以线路的接地故障最多。因此，如何快速地识别出故障发生的位置和类型对于电网的可靠和安全运行起着至关重要的作用。　　首先为了采集电流数据，在Simlink中搭建±500kV的高压直流输电系统模型，以此获取本文设置的不同条件下的故障电流样本。本文以故障电流的暂态量为研究起点，第一步，先利用被囊群优化算法（Tunicate Swarm Algorithm，TSA）改进变分模态分解算法（VMD），帮助VMD寻找出分解层数K和惩罚因子a的最优组合值，然后使用VMD算法对采集的故障电流样本进行信号分解。　　第二步，利用改进的 VMD 算法分解故障电流可以得到多个本征模态分量（Intrinsic Mode Function，IMF），为了构造区内外故障特征向量，需要选择分解后的频率接近 600Hz 的本征模态分量进行多尺度排列熵值(MPE)的计算，作为特征向量的子集。鉴于多尺度排列熵对于采集的样本点的信息利用不充分，所以提出了改进的多尺度排列熵即广义复合多尺度排列熵（Generalized Composite Multi scale permutation Entropy，GCMPE）的概念，代替多尺度排列熵进行计算，将此计算值作为区内外的特征向量集。另一方面，利用 S 变换理论，进行能量谱和比值的计算，通过划定阈值来判定正负极故障的发生。　　第三步，通过利用长短时记忆神经网络(LSTM)进行分类识别，对比在不同距离，过渡电阻，噪音的情况下，进行实验验证，结果表明所提出的方法不受这三种情况的影响，总体识别精确度达到97.5%，证明了所提出的识别模型的有效性和可靠性。

关键词：高压直流线路故障分析广义复合多尺度排列熵变分模态分解算法

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边缘计算环境下油气管道远程泄漏检测系统设计

边缘计算环境下油气管道远程泄漏检测系统设计

引用

作者：袁满东北石油大学

学位级别：硕士

本文基于边缘计算思想,设计了一种能够在靠近管道运输现场端接收管道数据,并能够实时进行数据降噪处理和管道泄漏检测的系统,该系统避免了数据需经过多层网络传输的过程,减少了数据传输环节,降低了数据传输时间,提高了数据传输的可靠性... 详细信息

本文基于边缘计算思想,设计了一种能够在靠近管道运输现场端接收管道数据,并能够实时进行数据降噪处理和管道泄漏检测的系统,该系统避免了数据需经过多层网络传输的过程,减少了数据传输环节,降低了数据传输时间,提高了数据传输的可靠性。直接在网络边缘侧进行数据采集与处理不仅减轻数据处理中心的压力,还提高了管道泄漏检测的实时性。本系统基于树莓派平台进行设计,便携性强,成本低,巡检效率高。首先,本文针对管道运输现场进行应用场景分析,并基于应用场景的特性对系统的功能和性能需求给出具体的目标。根据现场存在的问题和系统的功能需求,给出系统总体设计的思路以及方案。然后,依据总体设计方案对数据传输网络、边缘计算实验平台所需的技术类型和硬件设备进行对比和选择。最后,对选择的硬件设备进行部署,给出设备调试和配置的过程。其次,提出了一种将变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与改进兰氏距离(Canberra Distance,CD)相结合的信号去噪算法。该算法首先使用变分模态分解方法将原始信号分解为多个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后计算各个IMF、原始信号的概率密度函数(probability density function,pdf)以及它们之间的改进CD值,并根据相邻IMF所求的改进CD值增量挑选出有效模态分量,对剩下的含噪模态分量进行小波去噪,最后将二者重构,实现信号去噪。并通过仿真实验验证其有效性,结果表明所提算法较好地保留信号特征,具有良好的去噪效果。再次,应用深度学习作为本系统的泄漏检测方法,选择一维卷积神经网络(1Dimension Convolutional Neural Networks,1D-CNN)用于对管道的运行工况进行判断,检测异常情况。针对1D-CNN模型的结构以及参数大小进行多次实验和测试,对模型的准确率和运行速度进行分析和比较。最终选出适合本系统的网络结构和参数。最后,将系统硬件与算法整体进行整合,对系统的各项功能进行调试,并针对系统的稳定性以及运行速度进行测试。结果表明,该系统的数据传输网络连接稳定,能够完成数据交互,系统整体运行速度较快,具有较好的实时性,满足最初设计时的性能需求。本文设计了以边缘计算为指导思想,基于树莓派平台以及Lo Ra通信技术开发的管道泄漏检测系统。提出了一种VMD结合改进CD的去噪算法,并通过仿真实验验证了其对实际管道信号去噪的有效性,然后将其在Python语言环境下实现,与树莓派平台相结合。将1D-CNN模型用于管道泄漏检测中,并通过实验选择适合的结构和参数,将训练后的网络移植进树莓派平台。该系统将嵌入式平台、信号去噪算法和管道泄漏检测技术相结合,提升了系统的准确性以及实用性,为管道泄漏检测提供一种新的应用思路。

关键词：边缘计算变分模态分解算法改进兰氏距离一维卷积神经网络管道泄漏检测

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