對關聯故障進行數據處理時，根據故障的影響程度進行加權處理，確定一個權值係數（≤1）。
基本介紹
- 中文名：故障權值
- 外文名：failure weight
- 所屬學科：電力系統
對關聯故障進行數據處理時，根據故障的影響程度進行加權處理，確定一個權值係數（≤1）。
對關聯故障進行數據處理時，根據故障的影響程度進行加權處理，確定一個權值係數（≤1）。1...
以此來建立診斷模型;通過大量的故障實例形成訓練神經網路的樣本集;訓練過程中，網路的輸入節點加輸入信號，此信號向前傳播，並不斷根據當時的節點活化函式、連線加權係數和給定值進行相應計算，此過程即為學習過程;在學習結束前，若前向計算的輸出與期望的輸出之間存在誤差，則將誤差信號反向傳播，調整權值和值，直到輸出...
對於超過70%工作時間處於非穩態工況的軍用發動機，介紹了針對過渡態數據且能適應輸入信號質量的自適應加權Myriad濾波器理論；為了解決燃氣渦輪信號在離散時間點或時間段發生突變的問題，介紹了一種能夠用於噪聲和異常值濾除的具有遞增階的級聯遞歸中值濾波器；為了能夠在故障檢測和隔離之前，對信號進行降噪，介紹了最優權值...
3.5量子傅立葉變換在機械故障信號特徵提取中的套用 3.5.1齒輪故障信號分析 3.5.2軸向柱塞泵故障信號分析 3.6本章小結 第4章基於希爾伯特-黃和AR模型的特徵提取方法 4.1漸近式權值小波變換的降噪方法 4.1.1小波變換用於信號降噪的原理 4.1.2漸近式權值小波降噪方法 4.1.3仿真實驗分析 4.1.4基於漸近式...
9.2.4 PSO算法對Hopfield網路權值的最佳化 160 9.3 基於聯想記憶神經網路的液壓泵故障診斷 161 9.3.1 振動信號的採集 161 9.3.2 信號預處理及故障特徵提取 162 9.3.3 聯想記憶神經網路的參數設定 164 9.3.4 基於聯想記憶神經網路的液壓泵故障識別 168 9.3.5 基於聯想記憶神經網路的樣本交叉循環訓練的...
4綜合BP與ART2網路的改進型神經網路故障診斷方法研究 4.1神經網路故障診斷的不足 4.2改進型BP—ART2神經網路設計 4.2.1引入非線性映射的BP—ART2神經網路結構設計 4.2.2ART2神經網路自適應警戒參數與聚類設計 4.3改進型BP—ART2神經網路故障診斷系統的計算方法 4.3.1參數及權值初始化 4.3.2訓練過程的...
3.1故障建模和健康指示參數 3.2採用參數估計的FDII 3.2.1常規的線性和非線性參數估計 3.2.2基於神經網路的參數估計 3.3神經網路參數估計器的FDII串並混聯框架 3.3.1串並混聯方案的權值更新律 3.3.2串並混聯方案的FDI決策邏輯 3.4使用NPE並聯框架的魯棒FDII 3.4.1魯棒並聯方案的權值更新律 3.4.2...
2研究了容差線性電路故障診斷參數識別方法，提出了全元件參數識別法議程NN求解器，研究了此類複雜NN網路的穩定性問題；提出了基於BP網路的全元件參數識別方法，以及相應算法、權值線上調節硬體實現模組電路、提出了LP最佳化近似方法。3非線性電路故障診斷，研究了線性電路故障診斷神經網路和小波神經網路方法在此領域的推廣套用...
在基於事件相關法中，利用PSIM軟體建立3KW的光伏陣列仿真模型，通過提取不同故障情況下的特徵，利用可拓法的相關函式模型對光伏陣列故障進行診斷。在基於感測器的檢測方法當中，利用圖論的思想，將光伏組件之間的連線等效為權值邊，提出覆蓋每一個權值邊的最優感測器配置的光伏陣列故障檢測方法，通過改變陣列的工作電壓使得...
最小連線法，將任務分配給此時具有最小連線數的節點，因此它是動態負載均衡算法。一個節點收到一個任務後連線數就會加1，當節點故障時就將節點權值設定為0，不再給節點分配任務。最小連線法適用於各個節點處理的性能相似時。任務分發單元會將任務平滑分配給伺服器。但當伺服器性能差距較大時，就無法達到預期的效果...
圍繞上述思路，建立了產品層次模型，對產品進行了分析，套用模糊評判法，對故障危害度進行了定量化計算；引入模糊故障樹，對重要度進行了分析。在對這兩個指標與安全性的關係進行深入分析後，對其用AHP法進行了加權修正，權值向量形成了修正係數，然後效仿多指標評價的思路將其用加權幾何平均法合成，得到部件的安全性關鍵...
故障特徵：零序電壓突增至21kV，三條出線零序電流超過閾值 處理過程：選線裝置啟動暫態能量法，0.5秒鎖定故障線路 處理結果：調度遙控斷開故障線路，系統恢復正常運行 學術研究進展 上海電力學院研究團隊提出：GA-BP神經網路算法：採用遺傳算法最佳化網路權值，選線準確率達98.6% 時域相關分析法：構建線路零序電流與母線...
自適應加權式是基於工頻變化量電壓浮動門坎判據的母線保護技術，通過阻抗元件動作時序識別電流互感器飽和狀態。該方法賦予差流工頻變化量和阻抗元件不同時間動作點差異化權值，採用DSP晶片與CPU構成的微機裝置實現快速動作（區內故障動作時間＜10ms），具有抗過渡電阻能力強、不受系統功角影響等技術特性，解決了傳統中阻抗...
含突變點維納性能退化過程建模與剩餘壽命預測、伽瑪退化過程建模與剩餘壽命預測、逆高斯退化過程建模與剩餘壽命預測、基於支持向量機的性能退化建模與剩餘壽命預測、基於相關向量機模糊模型的性能退化建模與剩餘壽命預測、基於證據推理的性能退化建模與可靠性預測、權值選優粒子濾波性能退化建模與剩餘壽命預測、基於灰色預測模型...
全書以動力學建模為基礎，圍繞控制分配策略與容錯控制技術，系統論述執行機構建模、飛行控制架構、動態分配算法最佳化及故障診斷等核心內容。提出直接控制分配、變權值最佳化、魯棒預測動態分配等方法，並通過仿真驗證其有效性；針對舵面損傷、執行器效能降低等故障場景，闡述自適應觀測器診斷、受限參數辨識及有限時間容錯控制等...
第9章 SoC控制流錯誤檢測和故障定位 145 9.1 基於結構化標籤的控制流錯誤檢測 145 9.1.1 控制流錯誤檢測研究現狀 145 9.1.2 可配置控制流錯誤檢測方法 146 9.1.3 執行過程分析 148 9.1.4 實驗結果分析 150 9.2 基於二分圖極大權值匹配的SoC故障定位 151 9.2.1 故障定位相關研究 152 9.2.2 基於...
，wₙ)為輸入弧的權值矩陣，用於反映前提條件對規則的影響程度，其取值與庫所表征的事件類型相關;M = [α(p₁)，α(p₂)，…，α(pₙ)]為庫所置信度向量，α(p)表示庫所p的置信度。一個簡單的加權模糊Petri 網的結構，其可用於研究狀態不確定性問題。加權模糊 Petri 網與簡單Petri 網的最大區別
5.3 基於改進權值最佳化模型的光伏功率區間預測 245 5.3.1 引言 245 5.3.2 基於RBF神經網路的區間預測模型 246 5.3.3 區間預測最佳化模型的建立與求解 248 5.3.4 光伏功率區間預測的具體步驟 250 5.3.5 算例分析 250 5.3.6 結論 253 5.4 基於強化自組織映射和徑向基函式神經網路的短期負荷預測 254 5...
研究成果有助於提升關鍵部件的故障分析水平；接下來以突破故障狀態下風功率的準確預測為目標，先建立單一故障狀態下的發電功率曲線，進而建立多故障並存時功率曲線融合的權值模型，從而實現風機短期風功率的準確預測；最後以發電機為代表，深入研究正常運行時發電機運行壽命特徵指標的提取及分析方法，建立故障情況下的發電...
為提高模型的學習能力，改進方法對均值和方差的更新採用不同的學習率；為提高在繁忙的場景下，大而慢的運動目標的檢測效果，引入權值均值的概念，建立背景圖像並實時更新，然後結合權值、權值均值和背景圖像對像素點進行前景和背景的分類。高斯分布的形狀同絕大多數數據的分布形狀相似，能夠很好地刻畫參數空間中數據的空間...
但在根據告警重要程度賦予權值大小和實時分析方而仍有待研究;徐前方等人基於圖論思想，利用相關度和置信度框架構建告警關聯關係，結合電信網路告警測試MTAP算法，得出其在壓縮比、規則數量方而具有更高的有效性;吳簡等人將動態模糊關聯規則挖掘(IDFARM)算法套用於光網路故障管理.進一步縮短故障分析判斷的時長。
為體現本文方法的特點，實驗選用了3 種不同類型和學習原理的神經網路進行實驗測試．多層感知器網路MLP（multi-layer perception）是一種適合於分類問題的經典網路，本文MLP 採用的是3 層（單隱層）結構，輸入層和隱含層之間只負責數據傳遞，權值不訓練，而隱含層和輸出層之間的權值採用的是基於MSE（mean squared error...
將上級融合中提取出的能反映電纜故障徵兆的特徵向量作為ANN的輸入，經過訓練後的神經網路能利用存貯在網路結構、權值和閥值中的診斷推理知識進行初步的模式分類和故障位置識別，最後給出局部信息融合判斷的結果，然後提交給決策級進行全局決策。選用三層BP網路進行特徵級融合，如圖3所示，通過對神經網路的權值（ω，T）與閥值（θ）的修正
⑦當各隱節點的數據中心和擴展常數確定後，輸出權矢量w採用最小二乘方法（LMS）直接計算，具體方法如下：當輸入為X，i=1,2,··,N時，第j個隱節點的輸出h=U（||X-c||），隱層輸出陣為：H=[h]，網路的輸出矢量為：y=H權值w通過最小二乘法公式（b）和（c）求得：w=H⁺y（b），H⁺=（HH）...
262 5.4.4 仿真計算與分析 265 5.4.5 硬體在環實驗 269 5.5 人機協同駕駛中的權值分配 272 5.5.1 權值分配的方式 272 5.5.2 駕駛員模型 275 5.5.3 人機權值分配策略 276 5.5.4 MPC橫向運動控制器設計 279 5.5.5 仿真計算與分析 280 5.5.6 硬體在環實驗 285 參考文獻 287 ...
3.2.4 案例研究:通過路由圖過濾路由 164 3.2.5 案例研究:管理權值 166 3.2.6 案例研究:管理距離以及後門路由 173 3.2.7 案例研究:使用LOCAL_PREF 屬性 178 3.2.8 案例研究:使用MULTI_EXIT_DISC屬性 182 3.2.9 案例分析:附加AS_PATH 187 3.2.10 案例分析:路由標記 190 3.2.11 案例分析:路由抑制 194 ...
在ResNet網路中，就認為網路的權值是一個近似0但是不等於0的值，而且驗證了該假設的合理性。所以，我們在網路中可以將這些神經元隨機初始到非常接近於零的權值。權重的實現可以簡單地表達為0.001*N（0,1），其中N（0,1）是均值為0，標準差為1的高斯分布。也可以使用均勻分布的初始化權值，這對最終的權值結果...
2．4．3第2步：管理性權值85 2．4．4第3步：最高本地優先權（LOCAL_PREF）87 2．4．5第4步：基於ORIGIN PA在本地注入的路由之間選擇最佳路由90 2．4．6第5步：最短AS_PATH90 2．4．7第6步：最佳ORIGIN PA94 2．4．8第7步：最小MED95 2．4．9第8步：鄰居類型eBGP優於iBGP98 2．4．10第9步...
根據風力發電系統控制量參考軌跡及功率傳輸特性，採用扇區甄別策略篩選有效作用矢量，基於權值因子構建價值函式，將系統運行穩定控制需求納入約束條件，以價值函式最小為評價標準得出雙饋風力發電系統控制信號，有效保證了雙饋風力發電系統的實時最優運行。在上述研究基礎上，提出了基於最優時間序列的預測控制策略，在繼承預測...
9.1.3網路的權值設計 9.2連續Hopfield神經網路 9.3聯想記憶 9.3.1聯想記憶網路 9.3.2聯想記憶網路的改進 9.4Hopfield神經網路的MATLAB實現 第10章 學習向量量化與對向傳播網路算法分析與實現 10.1學習向量量化網路 10.1.1LVQ網路模型 10.1.2LVQ網路學習算法 10.1.3LVQ網路學習的MATLAB實現 10.2對向...