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遗传算法对SVR风速预测模型的多参数优化 被引量：39
1
作者 朱霄珣 徐搏超 +1 位作者 焦宏超 韩中合 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期70-75,共6页
实验分析发现:通过相空间重构法求出的嵌入维数E和时间延迟τ往往不是支持向量回归机(SVR)预测模型的最优参数。针对此问题,建立了一种基于遗传算法(GA)的多参数同步优化的SVR预测方法。利用GA方法对E、τ和SVR模型中的惩罚因子C、核函... 实验分析发现:通过相空间重构法求出的嵌入维数E和时间延迟τ往往不是支持向量回归机(SVR)预测模型的最优参数。针对此问题,建立了一种基于遗传算法(GA)的多参数同步优化的SVR预测方法。利用GA方法对E、τ和SVR模型中的惩罚因子C、核函数宽度γ进行同步优化获得全局最优解,建立SVR风速预测模型。对比单纯优化C、γ的模型,以2组风速数据为例进行实验研究,建立的模型预测误差约为6.56%和7.74%。而对比模型的误差为12.00%和9.30%。这一结果表明,同时对E、τ、C、γ进行优化的模型相对于单纯优化C、γ的模型,预测精确度大大提高。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 空间重构 多参数优化 风速预测
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核电站汽动辅助给水泵飞锤组件对机械超速试验周期延长影响研究
2
作者 张江红 焦宏超 马沂荩 《水泵技术》 2024年第2期1-4,29,共5页
核电站汽动辅助给水泵(简称汽动泵)是核电厂专设安全设施之一,汽动泵需要定期进行机械超速保护试验。国内某核电集团汽动泵为一个燃料循环开展机械超速试验,其他同行相同厂家型号的汽动泵超速试验周期为3~5个燃料循环。经分析研究,汽动... 核电站汽动辅助给水泵(简称汽动泵)是核电厂专设安全设施之一,汽动泵需要定期进行机械超速保护试验。国内某核电集团汽动泵为一个燃料循环开展机械超速试验,其他同行相同厂家型号的汽动泵超速试验周期为3~5个燃料循环。经分析研究,汽动泵飞锤组件对机械超速试验的动作可靠性至关重要。通过研究飞锤组件的动作过程、受力分析、动作时间,计算飞锤动作理论转速,给出飞锤定位与动作转速的定量关系,并与电站实际动作转速符合性较好;同时通过试验研究长周期下内外弹簧的刚度变化、内飞锤涂层摩擦系数变化等对飞锤动作可靠性的影响,为汽动泵超速试验周期优化提供理论依据,为现场飞锤定位尺寸调整提供技术支持。 展开更多
关键词 汽动辅助给水泵 飞锤组件 机械超速试验 周期
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基于近似熵和集成经验模态分解的转子多故障诊断方法研究 被引量：3
3
作者 韩中合 徐搏超 +1 位作者 朱霄珣 焦宏超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第16期2186-2189,2248,共5页
为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状... 为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状态分类。对比近似熵、模糊熵和能量法这三种方法,实验结果验证了利用EEMD和熵理论相结合的方法量化故障信号非线性特征的正确性。同时也表明在欧氏空间中,近似熵值组成的特征向量彼此间的距离最远,分类效果也最好。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 近似熵 支持向量机 多故障诊断
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基于HVD的振动故障诊断方法研究 被引量：4
4
作者 朱霄珣 徐搏超 +1 位作者 焦宏超 韩中合 《汽轮机技术》 北大核心 2016年第4期305-308,共4页
由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过... 由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对比发现,HVD方法克服了模态混叠和幅值失真缺陷,具有更高的分解精度,而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究,清晰地展现了故障特征,取得了良好的分析效果,证明了HVD方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。 展开更多
关键词 旋转机械 希尔伯特振动分解法 边际谱 三维谱 故障诊断
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基于EEMD样本熵和SVM的振动故障诊断研究 被引量：3
5
作者 韩中合 焦宏超 +1 位作者 徐搏超 朱霄珣 《汽轮机技术》 北大核心 2015年第6期457-460,共4页
通过特征提取最大限度地反应出不同故障种类的差别对故障的准确诊断具有重要意义。故采用EEMD样本熵用于汽轮机振动故障的特征提取。将振动信号利用EEMD分解得到IMF分量,计算IMF的样本熵作为多为特征向量,大大提高了不同故障之间的区分... 通过特征提取最大限度地反应出不同故障种类的差别对故障的准确诊断具有重要意义。故采用EEMD样本熵用于汽轮机振动故障的特征提取。将振动信号利用EEMD分解得到IMF分量,计算IMF的样本熵作为多为特征向量,大大提高了不同故障之间的区分程度,并通过计算多维空间下各类故障之间的形心距体现出不同故障种类的区分程度。最后,将IMF样本熵作为SVM的特征向量,对故障进行诊断。选取汽轮机转子正常、质量不平衡、油膜涡动、动静碰摩、转子不对中5种样本进行诊断,并与能量特征提取方法进行对比,结果显示该方法具有更高的诊断准确性。 展开更多
关键词 EEMD 样本熵 SVM 多维空间 故障诊断
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结合主成分分析法评价汽轮机振动状态 被引量：3
6
作者 韩中合 翟新杰 焦宏超 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第6期21-24,共4页
通过反映汽轮机运行状态的振动特性指标可对当前汽轮机振动状态进行监测和评价。一般需要多个指标才能从不同角度比较完整地反映汽轮机的运行状态,但直接通过多个指标直观地评价汽轮机的运行状态比较困难。对此,基于主成分分析法构造综... 通过反映汽轮机运行状态的振动特性指标可对当前汽轮机振动状态进行监测和评价。一般需要多个指标才能从不同角度比较完整地反映汽轮机的运行状态,但直接通过多个指标直观地评价汽轮机的运行状态比较困难。对此,基于主成分分析法构造综合评价函数,通过综合得分对汽轮机的运行状态进行评价,并利用转子实验台实验数据进行验证。结果表明,该方法在信息量损失较小的前提下,可以定量评价汽轮机的振动状态。 展开更多
关键词 汽轮机 振动 状态评价 主成分分析法 综合评价函数
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优质鸡的市场定位
7
作者 焦宏超 《农业知识》 2003年第7期40-40,共1页
关键词 市场定位 优质型 焦宏 快速型 中速型 上市体重 消费习惯 羽色 黄羽 生长速度
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核电主泵密封泄漏水阀误关闭探究 被引量：1
8
作者 唐彬嘉 张道科 +3 位作者 毛文军 李科志 章绍亮 焦宏超 《液压气动与密封》 2023年第9期124-128,共5页
核电主泵静压轴封在实际运行中,可能出现一号密封阀门误操作关闭的状态,造成二号密封压力升高使一号密封压差降低,严重时会损坏一号密封;以法马通(FRAMATOME)的100型轴封为样品,通过流固热耦合分析模型以及特制的试验台架,从仿真模型计... 核电主泵静压轴封在实际运行中,可能出现一号密封阀门误操作关闭的状态,造成二号密封压力升高使一号密封压差降低,严重时会损坏一号密封;以法马通(FRAMATOME)的100型轴封为样品,通过流固热耦合分析模型以及特制的试验台架,从仿真模型计算、台架静态和动态方面研究一号密封泄漏阀误关闭时对主泵运行参数的影响。 展开更多
关键词 主泵 密封 泄漏水 误关闭
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核电厂汽动辅助给水泵飞锤组件动作特性和稳定性研究
9
作者 焦宏超 张江红 +2 位作者 宁飞虎 王超 马沂荩 《水泵技术》 2025年第1期25-30,共6页
核电厂汽动辅助给水泵(简称汽动泵)采用主蒸汽作为动力源,可能因负荷降低等原因导致设备超速损坏,设计要求每个换料大修期需开展机械超速试验。飞锤是机械超速保护的触发部件,其能否正常动作影响汽动泵的安全稳定运行。通过搭建的离线... 核电厂汽动辅助给水泵(简称汽动泵)采用主蒸汽作为动力源,可能因负荷降低等原因导致设备超速损坏,设计要求每个换料大修期需开展机械超速试验。飞锤是机械超速保护的触发部件,其能否正常动作影响汽动泵的安全稳定运行。通过搭建的离线机械超速试验台,开展多次超速试验和模拟3个换料周期连续运行试验,然后对试验数据进行计算分析,研究飞锤动作特性和稳定性情况,为机械超速试验周期优化提供试验依据和建议。 展开更多
关键词 汽动泵 飞锤 超速试验 动作特性 稳定性
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基于EEMD排列组合熵的SVM转子振动故障诊断研究 被引量：4
10
作者 韩中合 焦宏超 +1 位作者 朱霄珣 王智 《电力建设》 北大核心 2016年第1期92-96,共5页
对汽轮机转子故障状态进行准确判别一直是工程领域研究的重点。在使用支持向量机作为模式识别方法进行故障诊断的过程中,提取能明显区别不同故障的信号特征参数,构建高质量的样本可以较大提高支持向量机(support vector machine,SVM)模... 对汽轮机转子故障状态进行准确判别一直是工程领域研究的重点。在使用支持向量机作为模式识别方法进行故障诊断的过程中,提取能明显区别不同故障的信号特征参数,构建高质量的样本可以较大提高支持向量机(support vector machine,SVM)模型的分类正确率。针对此问题,提出一种总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEM D)、排列组合熵和SVM相结合的汽轮机转子振动多故障诊断方法。方法首先引入有向无环图建立了多故障诊断模型,利用EEMD将振动信号分解成单一无混叠的内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算对振动信号变化非常敏感的IMF排列组合熵作为特征向量,并应用到有向无环图SVM进行多故障状态识别。实验结果表明,该方法实现了汽轮机转子的振动多故障诊断,同时与基于EEMD能量法提取的特征向量进行对比,通过实验证明,该方法具有更加准确的识别率。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解(EEMD) 排列组合熵 支持向量机(SVM) 转子 故障诊断
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