【摘 要】
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提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术.针对现有模型识别准确率低、特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm optimized extreme learning machine,GA-ELM)的负荷识别方法.首先,从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征;其次,为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集;最后,使用遗传算法优化极
【机 构】
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河北科技大学电气工程学院,石家庄050018;河北科技大学电气工程学院,石家庄050018;河北省智能配用电装备产业技术研究院(石家庄科林电气股份有限公司),石家庄050222;河北省智能配用电装备产
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提高负荷识别准确率是实现非侵入式负荷监测的关键技术.针对现有模型识别准确率低、特征冗余度高、可分性较差的问题,提出一种基于随机森林(random forest,RF)和遗传算法优化极限学习机(genetic algorithm optimized extreme learning machine,GA-ELM)的负荷识别方法.首先,从稳态电流信号中提取时域和频域信息作为负荷特征;其次,为进一步减小特征集的冗余度并剔除可分性较差的特征,使用随机森林算法对特征进行优选,得到最优特征集;最后,使用遗传算法优化极限学习机的权值和偏置参数,建立负荷识别模型.利用所建立的模型对11个家用电器共16种负荷状态进行识别,实验结果表明,所提模型可以提高识别准确率,对家用负荷可以进行快速有效识别.
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复杂的流变特性使凝胶推进剂的雾化过程存在一定困难,这制约了它的发展.聚合物胶凝剂的加入使凝胶推进剂具有黏弹性,从而在雾化时会产生黏弹性液滴,因此为了进一步认识凝胶推进剂的雾化机理、提高凝胶推进剂的雾化性能,对黏弹性液滴的碰撞行为进行数值模拟研究.针对凝胶推进剂雾化过程中出现的液滴撞击现象,考虑流体具有的黏弹性效应,采用流体体积法(VOF)、自适应网格细化技术(AMR)和对数构象张量方法相结合,使用Oldroyd-B本构模型描述液滴的黏弹性,对两个相等体积的黏弹性液滴的碰撞过程进行直接数值模拟,主要关注黏弹
亥姆霍兹共振器(HR)作为典型的被动消声装置,常被安装于航空发动机和燃气轮机的燃烧室上用以吸收噪声进而抑制燃烧热声振荡.在实际应用中,为防止燃烧室内高温气体损坏HR,常引入冷却气流从HR的背部空腔通过其颈部流入燃烧室,以保护HR.该冷却气流的温度一般显著低于燃烧室内的燃气温度.将这样的HR安装到燃烧室上时,该温差可能影响燃烧室中HR上、下游的声波与熵波关系,并进而影响HR的吸声性能.然而,在以往研究HR对燃烧室内热声振荡的影响的模型中,该温差的影响一般被忽略.本文基于声类比的思想,建立了一个可预测当带有冷
斑海豹依靠其具有波状外形的胡须,可感知猎物尾迹流场中的涡流,进而循迹追踪.对斑海豹胡须感知涡流特征的机制进行研究具有重要的科学意义和应用价值.本文根据斑海豹胡须的外形参数,制作了1:30的实验模型,在水槽中研究了均匀流场和尾迹流场中单个胡须模型和胡须模型阵列的单自由度流致振动特性,分析了模型振动响应与涡流特征的关联.结果表明,在均匀流场中,零攻角条件下,胡须的波状外形具有显著的抑振作用,胡须模型在一定的折合流速范围内具有较低的振动幅值;而当来流攻角较大时(α≥30°),振幅显著提高.在固定圆柱形成的尾迹流
在低飞行马赫数条件下,乙烯燃料超燃冲压发动机为实现成功点火及稳定燃烧,常使用先锋氢引燃乙烯,本文通过试验研究了多种喷注方案下的超燃燃烧室流动特性、火焰传播特性及燃烧稳定性,喷注方案包括单先锋氢、单乙烯和组合喷注方式.超燃燃烧室入口马赫数为2.0,总温为953 K,总压为0.82 MPa.多种非接触光学测量手段被应用于超燃冲压发动机流场结构和火焰传播规律的诊断,包括纹影、CH自发光照相和OH-PLIF,并使用10 kHz的压力传感器来采集燃烧室上壁面中线处压力.结果表明:在无燃料喷注情况下,发动机内流场会以
压气机流动稳定性自适应控制是未来智能航空发动机的一项关键技术.基础研究需要回答3个关切:如何描述系统的稳定性?如何改变系统的稳定性?如何监测系统的稳定性?为此,本团队在压气机流动稳定性通用理论、壁面阻抗边界扩稳方法和在线实时失速预警技术等3个方面开展了系统深入的研究工作.(1)所发展的叶轮机流动稳定性通用理论既能包含流动非均匀性又能考虑叶片几何,计算高效,预测精度高,为压气机气动/稳定性一体化设计提供了可靠的评估工具.(2)所发展的基于壁面阻抗边界调控策略的SPS(stall precursor-supp
神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉,生物医学,油气工程领域得到广泛应用,引发多领域技术变革.深度学习网络具有非常强的学习能力,不仅能发现物理规律,还能求解偏微分方程.近年来基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点.遵循于传统偏微分方程解析解、偏微分方程数值解术语,本文称用神经网络进行偏微分方程求解的方法为偏微分方程智能求解方法或偏微分方程神经网络求解方法.本文首先简要介绍偏微分方程智能求解发展历程,然后从反演未知偏微分方程与求解已知偏微分方程两个角度展开讨论,重点讨论已知偏微分方程的求解方法
风洞测力试验是高超声速飞行器研发的重要环节,随着这项技术的发展,试验模型的大尺度化成为高超声速风洞试验的趋势.在几百毫秒的有效测试时间内,大尺度测力系统刚度减弱等问题会严重导致气动力辨识精度变差,试验模型大尺度化对短时脉冲燃烧风洞精确气动力辨识带来了挑战.对此本文提出了一种新的基于传统信号处理结合深度学习的智能气动力辨识算法,该框架分解两个主要阶段:(1)信号分解,(2)数据训练.其中信号分解阶段通过变分模态分解将原始数据分解为不同模态子信号,随后通过Pearson相关性分析筛除干扰子信号;在训练阶段通过
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