【摘 要】
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针对数控刀架故障数据少、难获取,且运行数据随工况变化致使故障诊断困难的问题,提出了一种基于非故障数据并考虑工况变化的运行状态异常检测方法.该方法通过多元高斯分布模型和考虑工况变化的偏差特征建模,确定刀架运行状态异常数据的评判依据.首先,通过统计分析找到刀架在不同工作过程中的关键工况与信号特征;其次,分别选择线性回归、信息增益判别、广义回归神经网络方法建立工况与信号特征的关系模型,得到观测信号特征与给定信号特征之间的偏差;最后,采用刀架正常状态时的数据训练模型.通过大量工况变化实验与异常模拟实验,并与传统多
【机 构】
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吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室,长春130022;吉林大学机械与航空航天工程学院,长春1300225;瑞典皇家理工学院,瑞典斯德哥尔摩25175;吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室,长春1
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针对数控刀架故障数据少、难获取,且运行数据随工况变化致使故障诊断困难的问题,提出了一种基于非故障数据并考虑工况变化的运行状态异常检测方法.该方法通过多元高斯分布模型和考虑工况变化的偏差特征建模,确定刀架运行状态异常数据的评判依据.首先,通过统计分析找到刀架在不同工作过程中的关键工况与信号特征;其次,分别选择线性回归、信息增益判别、广义回归神经网络方法建立工况与信号特征的关系模型,得到观测信号特征与给定信号特征之间的偏差;最后,采用刀架正常状态时的数据训练模型.通过大量工况变化实验与异常模拟实验,并与传统多元高斯分布模型比较,得出本文所提模型能排除工况变化的影响,并能更好地识别异常状态.
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为探究风电、光伏出力的不确定性及储能系统对电气热综合能源系统运行的影响,建立了考虑风电与光伏出力不确定性的电气热综合能源系统日前区间优化模型,利用区间数表示电气热综合能源系统中风电、光伏出力的不确定性,并考虑电网络、天然气网络及热网络等不同设备的上、下限约束.将该模型转化为混合整数线性规划模型,并通过区间线性规划方法求解.利用某园区电气热综合能源系统,对夏、冬季典型日风电、光伏出力不同不确定性程度及储能设备的作用进行了定量与定性仿真分析,验证了所提模型的准确性、经济性及有效性.
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