简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。
简介:本文叙述了一种检测多相交流电机绝缘损坏的新技术。该电机必须是星形连接,并且有易于使用的中性点。本文提供了该技术的数学理论,并且该理论得到了实验证实-从3个瞬时中性点电压的代数之和检测到了感应电机定子中的匝间故障。然而,该电压之和含有不需要的降低该电路灵敏度的频率。过滤该电压之和的带通(基频附近)通过的消除来自铁心饱和谐波、槽谐波等等来优化灵敏度。该电路的结构实际上使其可免除归因于各种负载工况、运行温度和源电压波动的虚警。已经证明,该项技术在理论上和实际上都比其它基于相序电压和电流的精确计算的技术要简单。该项技术的简便性使得在电机基本励磁的几个循环内就能够以低廉的费用实现对匝间故障的识别。
简介:本文论述委内瑞拉一家炼油厂(E1PalitoRefinery,PuertoCabello,Venezuela)电力系统的动态特性,该电力系统包括作为电动机或作为发电机(M/G)使用的一台6000马力异步电动机,该电机与流体化的催化裂化车间(FCC)的动力回收机组(PRU)轴耦合。与外部电站——其系统与国家的互连电力网连接-的不妥当维修有关问题,已降低了炼油公司电力系统的可靠性。好几年以来,炼油公司经常发生重大的故障事件,直至第三次连锁反应意外故障事件。一旦发生这类故障,该6000马力电动机倾向于平衡系统的发电或耗电功率,但是由于外部电网很大的等效惯性,在炼油厂正常运行工况恢复之前,6000马力电动机就跳闸了。那时,FCC和PRU都停止运转,而在一家炼油厂里,FCC车间是至关重要的作业部门。为了妥当地设立继电保护方案,在建立M/G动态稳定限制的同时,确保炼油厂电力系统可靠运行,本文对那些紧要的故障事件进行了动态研究。