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《黑龙江科技信息》2020,(26)
在低温环境潮湿环境中,风机极易发生叶片结冰现象,这可能会降低风电机组的效率。导致风机叶片结冰的因素较多,因此需要测量的特征参数也偏多,为了防止维数过多而导致模型训练时间过长,传统会采用主成分分析(Principal Components Analysis)等无监督降维方法,但这会丢失大量有用的数据,影响模型训练的准确性。同时,目前对风机叶片结冰故障诊断的准确度还有待提高。本文提出了一种基于ReleifF特征提取和随机森林算法的风机叶片结冰诊断新方法,提升了故障诊断的精确率。通过其他传统机器学习算法的比较,表明本文提出的方法在准确度优于其他算法,有效解决风机叶片结冰问题。 相似文献
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《科技通报》2017,(1)
有效防御病毒对工控系统的入侵是目前工控安全研究的难点问题。为了提高工控系统入侵检测的准确率,本文设计提出了一种主成分分析(PCA)与PSO-SVM相结合的工控入侵检测方法。针对工业控制系统网络数据高维的特性,该方法利用PCA对采集的网络入侵数据进行数据降维与特征提取,支持向量机(SVM)入侵检测的性能主要取决于核函数参数取值的优劣,采用粒子群算法(PSO)对支持向量机参数进行优化,以获得最优的SVM工业控制系统入侵检测模型。采用密西西比州立大学关键基础设施保护中心最新提出的工控标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法在攻击检测与攻击类型识别方面均有较高的查准率,提高了工业控制系统的安全性能。 相似文献
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针对当前算法在进行目标数据特征提取时存在提取准确率不高、效率低、特异性和灵敏度较差,以及网络节点能耗较高的问题,提出一种基于大数据深度残差学习的特征提取算法,将深度学习的灰色神经网络与残差学习方法进行有机结合,求得了深度残差学习网络模型的微分方程以及时间响应公式,并计算了网络初始权值和阈值;根据深度学习的灰色神经网络拓扑结构获得深度残差学习网络各层的输出参量,采用误差反向传播方法和附加动量法对深度残差学习网络的阈值和权值进行实时更新和调整,完成深度残差学习的网络模型构建,并采用模型精度和后验差比值对该模型进行精度检验,将经过检验合格的网络模型用于目标数据特征提取。通过多组实验测试,证明所提算法相比于其他对比算法有效减少特征提取错误率、提高了执行效率,具有较高的灵敏度和特异性,大大减小了网络节点总体能量消耗,延长了网络生存寿命。 相似文献
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常用的最优功率输出控制策略使得双馈风电机组无法像常规发电厂一样对自身有功出力进行控制,也无法提供旋转备用。本文基于传统双馈风机运行与控制特性,提出一种基于超速法和变桨法协同作用的新型有功功率控制策略。该策略在中低风速段充分利用机组转动惯量储存弃风能,提高发电效率同时优化风机变桨系统运行工况。仿真结果表明,新型有功控制策略的应用能够有效控制风机追踪功率设定曲线、抑制随机风速工况下的功率波动以及实现风机减载运行并提供有功热备用。 相似文献
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《科技通报》2016,(5)
通过对网络病毒的动态交互约束抑制设计,实现对病毒入侵特征的有效识别。传统方法采用模糊网络入侵状态特征向量分解方法实现病毒约束抑制,当病毒入侵为一种非平稳随机信息矢量时,对其识别性能不好。提出一种基于互信息特征提取的网络病毒动态交互约束算法。构建网络病毒入侵的信号分析模型,并进行数据采集,采用数模转换方法进行病毒数据离散采样转换,采用重采样和机器学习结合方法,进行了链路漏洞检测,填补了Web防火墙的漏洞,采用三次B样条小波进行互信息特征提取的结果是渐近最优的,利用互信息特征作为检测系统的输入,进行病毒数据提纯处理,基于平均互信息特征提取算法实现特征建模和提取,实现病毒动态交互约束。仿真结果表明,该算法能使得病毒数据在时频空间上得到较明显的聚焦,频谱峰值突出,提高了病毒特征有效识别率。 相似文献
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针对桥梁裂缝检测准确率与精度有待提高的问题，提出了基于图像分割技术的U-Net网络进行桥梁裂缝检测。采用西安市的桥梁裂缝数据集，通过人工标定完成了对数据集的标注，用于进行监督学习。针对这一数据集采用了数据增强、空洞卷积、批次归一化等方法提高识别精度，减少过拟合现象；将交叉熵损失与Dice损失相结合，提高了模型训练的速度以及识别精度。与广泛应用的图像分割方法进行比较，实验结果表明该模型在桥梁裂缝数据集上的分割表现结果具有优越性。 相似文献
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风电风机设备作为风电项目投资的主要因素,发挥了重要的作用,其中风电风机设备选型更为重要,因此,研究路上风电风机设备选型与运行经验具有重要的现实意义,通过分析风电机组选型的原则与措施,了解风机技术现状与风电运行经验,可以确保风电风机设备选型的合理性。 相似文献
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大数据环境下的网络主动入侵检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《科技通报》2015,(8)
由于传统网络入侵检测方法检测率低及不能进行在线检测,无法有效实现网络主动入侵检测,提出一种基于马氏距离K均值的大数据环境下网络主动入侵检测方法,分析了马氏距离的评价准则,依据新样本与原样本之间的马氏距离确定是否需开展新的聚类,输出与全部数据样本相应的攻击类别。通过一个由一定数量的支持向量决定的超平对数据进行分类,当SVM分离方法受到约束时,利用核函数将输入数据映射至高维特征空间,采用高斯径向基函数对最小二乘支持向量机分类模型进行建立。通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行选择。利用种群中个体之间的协作以及信息交换获取最佳方案。仿真实验结果表明,所提方法有很高的的检测效率及精度。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
风力发电机在复杂自然环境运行中,通常受到强烈的外部环境干扰,需要进行风机抗干扰模糊PID控制设计,提高风机的智能反馈控制能力,提高风机的效率。传统的控制方法采用变结构神经网络控制,需要实时监测各参数,对风机控制权重进行调整过程中导致失真,性能不好。提出一种基于微分线性组合的风机抗干扰模糊PID控制方法,采用微分线性组合控制方法,改变发电机的电磁转矩,得到模糊PID神经网络的学习输入向量,设计三层前向神经元PID变结构网络,提高转速调节器的控制性能。根据已经建立的知识库,对模糊输入数据进行处理,构建微分线性组合PID变结构网络,实现控制算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高风机的控制性能,功率控制跟踪精度较高,抗干扰性能较好,风机发电效率高于传统方法,具有较好的可靠性和鲁棒性。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(1)
随着科学技术的发展,发展行人检测技术在智能视频监控、无人驾驶、智能机器人等研究领域变得越来越重要。本文在无人驾驶的背景下,提出一种在Single Shot MutiBox Detectior(SSD)网络的基础上,添加残差连接结构以及批量正规化处理技术(Batch Normalization, BN)的网络结构。然后在PASCAL VOC2007(VOC)数据集上与SSD算法在检测性能上进行了对比实验。经实验,SSD算法在VOC数据集上训练后,得到49.31%的验证精度和7.93的验证损失;提出方法在VOC数据集上训练后,得到60.76%的验证精度和5.27的验证损失。实验结果证明了提出方法具有更好的检测性能。 相似文献
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网络个体用户在遭受病毒入侵干扰下,由于病毒入侵信号对单个个体用户入侵的不确定性,难以实现对病毒的有效控制和免疫。提出一种基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,首先进行网络病毒面入侵信号的模型构建,设计滤波控制算法实现对网络个体用户遭受感染下的病毒免疫控制。设计网络个体用户遭受感染下的病毒免疫模型,进行网络个体用户遭受感染下病毒入侵路径和安全属性分析。设计基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,实现对用户遭受感染下的病毒入侵信号的滤波检测和控制。仿真实验结果表明,该算法能有效实现对病毒入侵路径和强度幅值的准确跟踪控制,免疫滤波效果较好,对病毒信号的检测概率提高15.7%,实时性和鲁棒性优越于传统方法,保证了网络个体用户的安全。 相似文献
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针对大规模风电并网后的机组启停,进行了仿真研究;采用2010年～2011年蒙西电网风电实际出力值作为原始数据,设定不同的预测误差,计算出在风功率预测值指导下,电网火电机组启停机方式以及相应的风电接纳能力;仿真结果表明,考虑机组启停后,电网风电接纳能力大幅度提高,同时,通过提高预测精度,能够有效避免风功率预测误差造成的电网缺出力现象,保证电网发供电平衡的需要。 相似文献