简介：多目标评价决策方法的科学性直接影响评价结果的公正性。运用基于层次分析法的数据包络分析方法，建立了主客观集成的多目标综合评价模型。该模型方法不仅弥补了传统数据包络分析法不能有效区分有效决策单元的不足，而且克服了当前很多决策方法主观性强的弱点，其评价结果更加全面、更加符合客观实际情况。

简介：本文叙述了检测感应电机笼型转子中断条的技术。一台30马力带有深导条笼型转子的四极感应电机是从加拿大通用电气公司获得的。安装了用于试验目的的定子磁轭，齿尖与外探查线圈，以及热电偶。将轴转矩传感器与直流负载电机安装成一条直线。用有限元来模拟该电机的横截面，并用非线性多元的稳态技术来计算场分布及机械性能。断条的出现产生局部的高气隙磁场并降低了机械性能。磁场的波动与断条有关，通过机械加工有意地使其与端环分开，波动的磁场在探查线圈感应的电压中产生低频分量与谐波并产生振荡力矩，而它又引起噪声与机械振动。实验结果表明对外探查线圈中感应的电压的分析足以检测断条的存在与否。

简介：对工业噪声污染日益增长的了解与比较严格的标准的出现使得噪声成了电机研究的重要课题。本项工作是对噪声源的识别与减轻噪声技术的目前水平述评，它向读者指出了过去对噪声识别与减轻技术所作的相关研究。本文也描述了现行标准与实践以及文献中的一些强化这些标准的建议，本文概述了噪声减轻的研究中所出现的一些未来方向。

简介：分析了母线保护的发展趋势，介绍了分布式母线保护的原理及特点。针对分布式母线保护具有简化接线，能满足变电站自动化要求的特点，提出了分布式母线保护将成为母线保护的主要发展方向。

简介：针对低信噪比下雷达信号难于识别的问题,提出了基于三维熵特征的雷达信号识别算法。通过提取不同雷达信号的香农熵、指数熵、奇异谱熵特征,利用神经网络分类器,达到对雷达信号进行识别的目的。仿真结果表明,基于三维熵特征的雷达信号识别算法具有较好的抗噪性能,即使在较低的信噪比下,仍具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现低信噪比对不同的雷达信号进行识别的目的。

简介：将小波包变换应用于风力发电机转子故障诊断中,用Matlab小波分析将转子断条故障情况下定子侧的电流模拟信号进行多层小波分解,提取转子断条故障的故障特征,并与傅里叶分析结果对比,得到一种简易的故障诊断方法。结果表明,该方法能够准确提取故障特征,是一种优良的信号特征提取方法。

简介：众所周知，电动机电流是一种不稳定信号，其特性随电动机的随时间变化的正常工况而变化，结果，傅立叶分析难以将电动机的正常工况与故障工况区别开来，另一方面，时间-频率分析法清楚地显示了在变换域中，使与故障检测相关信号特性更明显的电动机电流，在本文中，我们提出了一个自适应的检测断条和轴承损坏的时间-频率统计法，由于电动机随时间变化的正常工况以及电动机几何结构对于电流的影响，我们使用了一种以训练为基础的方法，使用该方法，在实际的测试开始之前为来训练识别电动机的正常运行方式的算法。在训练阶段，利用转矩和机械转速估计来估计与故障检测有关的特性，然后，对这些特性进行统计分析，并将它们划分成电动机的几种正常运行方式，对于每一种方式要计算一个有代表性值和界定值，而后将其存入数据库，以用作测试阶段的基础，在测试阶段，要计算测试特性与模态代表值的距离，并将其与界定值进行比较，如果它比所有的界定值大，该测量值就称作为一个潜在的损坏信号，在后处理阶段，为了有多个测量值，该测试被反复进行，以提高检测的精度。从我们的研究中得到的实验结果表明，所推荐的方法提供了以电动机-电流为基础的故障探测的强有力的通用手段。

简介：介绍了采用图像处理和模式识别的方法对一幅半导体芯片的图像进行焊盘的识别和定位。这一技术可以广泛应用于微电子行业中的芯片封装技术，它的核心是实现了对未封装的半导体芯片上的焊盘进行识别并定位的视觉机器。给出了用计算机对算法进行仿真后的实验结果。

简介：在对某地区电力信息系统的网络状况及网络安全管理系统（NSMS）进行需求分析的基础上，设计出一种新的适合地区电力企业信息的分布式NSMS架构，构建了分布式NSMS的功能和逻辑结构，并概述了电力企业信息NSMS的网络安全技术部署与功能实现。

简介：推出正交函数Haar小波基所对应的乘积运算矩阵fm×m、乘积积分运算矩阵W及其性质,并应用到分布参数系统（DPS）最优控制问题的求解过程中。采用该方法可将偏微分方程描述的DPS问题转化为集总参数系统问题,避免了直接求解偏微分方程解析解的困难,简化了问题的求解,取得了较好的效果。与一般正交基函数逼近方法相比较,该方法具有计算量小、逼近精度高、算法简单等优点,为研究DPS的最优控制问题找到了一条新的途径。仿真结果说明了算法的有效性。

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：将Hilbert-Huang变换（HHT）算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数（IMF）;然后根据Hilbert变换,分析IMF分量的频率和相位,提取出含主导低频振荡模式的IMF;利用Prony算法对含低频振荡模式的IMF进行分析,提取出低频振荡模态参数,准确识别低频振荡模态。通过算例分析,证明了该方法可提高模态识别的精确性,验证了提取低频振荡模态参数的有效性。

简介：基于正交函数逼近方法选取Haar小波作为正交基函数，推出了Haar小波对应的微分运算矩阵、乘积积分运算以及元素乘积运算矩阵。利用小波变换及其运算矩阵，将原分布参数系统（DPS）的偏微分方程数学模型转化为集总参数系统的常微分方程，研究其最优点式控制问题，获得了性能较好的小波逼近算法。仿真实验说明了算法的有效性。

简介：电网合解环操作是调度运行管理的一个重要环节,在实际运行中,需重点分析与调控。为解决同一系统短时环网存在的合环开关处无电流、合环开关处电流小于10A及环网内其他开关电流无明显变化的问题,研究了基于分布系数法的环网潮流计算,通过对不同变电所投停电容器改变无功潮流分布,将不同方式下节点负荷乘以分布系数后叠加作为电源支路的潮流,然后求出其他支路的潮流,最终确定环网内合环电流变化明显的调控措施,以方晓一次变系统35kV西一二线合环构成的短时环网为例,对各种方式进行了对比计算。结果表明：在西一变停用电容器后,合环开关处有明显电流,能够进行成功的合解环操作,并对类似接线结构的变电所进行了计算,为调度员指挥操作提供理论依据,确保了油田电网安全可靠运行。

简介：本文给出了作业工业高压感应电动机故障识别用诊断工具和技术的工况监测方法之概要。为确定电动机数据，保护和工况监测方法，维护原理和不同类型故障之间的关系。用统计方法登录和处理了共有6135机组运行年龄，483台电动机新的运行经验数据。为确定故障起动因子，促进因子和根本原因，而进一步分析了各种类型的故障。其结果与前一次调研结果-“1985年IEEE关于工商设施的大型电动机可靠性调研报告”作了比较，在本次调研中，电动机范围为100至1300kW，其中47%在100至500kW之间。

简介：本文论述感应电动机中的断裂导条检测问题。作为检测之根据的假设时，当转子导条断裂时，感应电动机的转子表观电阻将会增加，为了检测断裂导条，定子电压和电流的测量是通过一个用于转速和转子电阻同时估测的扩展卡尔曼滤波器进行的，特别是，对转子电阻进行估测并与它的正常值作比较，以检测断裂导条，在所建议的扩展卡尔曼滤波器方法中，状态协方差矩阵补充分加权。导致一个比较好的动态状态估测，它的主要优点是，甚至对一台空载的感应电动机，也能作出正确的转子电阻估测，作为该估测过程的一个部分，有必要对转子电阻中的热变化加以补偿，对于一台4-kW4极鼠笼型感应电动机所进行的计算机模拟，令人鼓舞地证实了所建议的无传感器断条检测技术的有效性。

简介：非线性电阻带现在几乎成了改善电动机和发电机线圈场强分布措施的普遍选择。

简介：对扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统用正交小波变换实现了逼近,提出了基于小波变换的离散时间分布参数系统的预测控制算法,将Haar正交小波应用于扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统的预测控制仿真研究,结果说明了算法的有效性.

简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。