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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
许可 范馨月 张恒荣
主流的配电网故障定位和识别故障类别任务分开建模，却忽略了故障定位和故障类别之间关联性，该文提出了故障定位以及故障类别的端到端联合模型。利用契比雪夫图卷积神经网络（ChebNet）作为编码器，聚合静态的图结构和动态的节点信息得到各节点的数学表达；在故障定位解码端，通过多头自注意力机制建立适用于节点属性变化以及融合配电网拓扑结构的配电网故障定位模型；在故障分类解码端，结合故障定位解码端的故障区域信息以及ChebNet编码器得到的各节点的数学表达，通过全连接层建立故障类型识别模型。实验结果表明，基于契比雪夫图卷积神经网络在双电源配电网中故障定位中效果较好，故障定位准确率达到98.25%，故障类别任务中的准确率为93.11%。该方法适用于主动配电网结构灵活及含分布式电源的配电网络中。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋慧灵 白嘎力 周郑 邓青 腾杰 张越 周亮 周正青
串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network, 1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, Se LU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。
[期刊] 工业工程
[作者]
卢皎 禹建丽 黄春雷 陈洪根
为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%。为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案。
关键词：
卷积神经网络 轨道电路 故障诊断
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
薛雪 王子龙 王全金 梁睿 刘晓文
RLC二阶动态电路是电路教学的重要内容。该文在研究这种电路的原理和特点基础上,设计了直流配电网双极金属性故障测距实验。该实验将直流配电网双极金属性故障测距电路解耦等效为二阶电路的零输入响应,利用其在电容电流峰值时刻电感电压为零这一特性,简化计算过程,并通过MATLAB仿真分析证明测距精度满足实际需求,验证了利用RLC电路进行故障测距的合理性和有效性。该实验加深了学生对RLC电路的认识,提高了学生的应用能力,达到了课程教学的目的。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
庞世燕 郝京京 胡瀚淳 杨玉芹
教师课堂教学行为是课堂教学活动的重要组成部分，而进行教师的教学行为识别对评价课堂教学质量有着重要意义.该文提出了一种基于时空图卷积神经网络的教师教学行为识别方法，此方法首先以教师教学视频中的单帧影像为单元提取人体骨架点信息，然后以时空图卷积神经网络为框架聚合多帧影像信息，对教师教学行为类别进行识别.为了验证方法的有效性，文章构建了两组包含6大类教师日常教学行为的视频数据集，并进行了对比实验.实验结果表明，基于时空图卷积神经网络的教师教学行为识别方法可以有效排除教室场景内无关信息的干扰，充分利用多帧影像中骨架点间产生的时空信息，来准确识别教师典型教学行为，具有更高准确率和更强的鲁棒性.该文相关研究可以及时、有效地反应教师的教学状态，有助于教师及时优化教学行为，助力智慧教学.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高伟 唐钧益 林宝全 郭谋发
为了加强配电网自动化技术课程建设，针对目前配电网单相接地故障实验教学存在的问题和不足，开发了配电网单相接地故障虚拟仿真教学系统。该教学系统将实际电网中的一、二次设备及故障发生场景和过程通过三维建模技术进行还原，并将传统选线技术和人工智能故障选线技术融合到教学系统中，构建了全景化仿真实验平台，有利于提高学生的学习效果，提升实验教学质量。此外，还设计了考核评分单元，制定了考察细项，实现了对学生实验过程的科学评价。
关键词：
配电网 单相接地故障 虚拟仿真 实验教学
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张志霞 刘晓 谢瑛 王九龙
在我国农村配电网中,由短时性的电弧和不稳定的间歇性电弧等引起的非永久性单相接地故障时有发生,故障后的选线问题是学者们研究的焦点。利用发生电弧故障时带来的大量高频电弧所引起的奇异特征,用小波奇异性检测原理对发生间歇性电弧接地故障后的零序电流进行大量的仿真研究,在此基础上提出新的选线方法。使用Matlab/Simulink进行仿真后的结果表明:该选线方法在发生间歇性电弧故障时能正确地选出故障线路,其原理可靠、准确。
关键词：
小电流接地系统 间歇性电弧接地 小波分析
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 工业工程
[作者]
石惠芳 苗永浩 夏雨
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具，但传统研究仍属于浅层特征提取，难以处理极低信噪比情况。针对此问题，在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想，提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sparse deep deconvolution, GI-SDD)进行机械装备早期故障诊断。采用频带均分策略初始化输入层滤波器，为后续解卷提供方向。以能够表征机械故障稀疏特征的GI作为损失函数，指导深度网络进行训练。基于广义的特征向量法(eigenvector algorithm, EVA)执行权重优化，进而对微弱故障特征进行逐层学习。利用相关系数和包络谱峭度(envelope kurtosis, EK)准则联合评价故障信息，降维输出最为显著的故障分量。经仿真分析及试验验证，所提方法对背景噪声具有强鲁棒性，故障特征得到显著加强，其EK值相较于传统MED和MGID结果分别提升163.43%和187.11%。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
杨涛 王健 郑丽 罗海艳 张芳
提出了一种农村电网故障定位的不精确推理方法,该方法基于用户投诉的不精确信息,采用贝叶斯不精确推理法,可以排除少数错误故障投诉信息的不利影响,最终获得比较可信的故障定位结果。根据这一方法设计了农村电网故障定位系统,典型算例与系统实际运行结果表明,该方法可有效地解决农网故障定位中不确定性问题。
关键词：
农村配电网 故障定位系统 系统设计
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
喻宏伟 周东波 徐雯慧 余雅滢 王小梅 涂悦
当前大学生校园日常行为预测与挖掘研究中,一般采用统计、聚类、关联关系等浅层挖掘和学习算法,对学生校园行为的时序性、空间位置及其相关性缺乏深层与高阶应用分析。该文基于时空图网络结构,提出考虑校园活动时间序列与层次相关性和空间语义特征相关的多片段语义时空图卷积网络(MFSTGCN)模型。通过构建大学生校园行为数据集并进行实验,该模型达到了90.4%行为预测准确率,优于典型预测模型。最后,以学生个体成长监测为目标,预警日常行为异常的学生;挖掘学生行为习惯等高阶信息,为构建个性化培养提供有意义的参考。
[期刊] 情报学报
[作者]
唐雪梅 苏祺 王军 杨浩
古汉语的语法有省略、语序倒置的特点，词法有词类活用、代词名词丰富的特点，这些特点增加了古汉语分词的难度，并带来严重的out-of-vocabulary (OOV)问题。目前，深度学习方法已被广泛地应用在古汉语分词任务中并取得了成功，但是这些研究更关注的是如何提高分词效果，忽视了分词任务中的一大挑战，即OOV问题。因此，本文提出了一种基于图卷积神经网络的古汉语分词框架，通过结合预训练语言模型和图卷积神经网络，将外部知识融合到神经网络模型中来提高分词性能并缓解OOV问题。在《左传》《战国策》和《儒林外史》 3个古汉语分词数据集上的研究结果显示，本文模型提高了3个数据集的分词表现。进一步的研究分析证明，本文模型能够有效地融合词典和N-gram信息；特别是N-gram有助于缓解OOV问题。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
马天佚 朱建明 张驰 杨霖 武岳
现有配电设备故障风险评估方法在因素分析方面不够全面，未能综合考虑天气等环境因素与设备健康状态因素对设备故障风险的影响，且数据来源主要为长期历史数据，缺乏时效性。为解决此问题，本文提出了一种配电设备实时故障风险评估方法，结合天气状况、设备状态两大因素计算配电设备实时故障概率，通过负荷损失量、停电用户数量、负荷重要等级三个因素评估配电设备故障影响程度，并以设备故障概率和故障影响程度为准则建立风险评估模型。通过IEEE-RBTS BUS2算例分析，证明该模型能够有效评估配电设备实时故障风险，对于电力企业优化设备检修工作，提升应急管理水平具有重要的指导意义。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 管理科学
[作者]
王建伟 荣莉莉
针对复杂网络遭遇随机故障和蓄意攻击引发的相继故障问题,采用一种新的节点初始负荷的定义方法,并基于崩溃节点负荷的局域择优重新分配的原则,提出一个带有可调参数的相继故障模型。通过度量网络鲁棒性的一个新的指标,对比了两种袭击策略下复杂网络上的全局相继故障现象,并探讨不同袭击策略的有效性。数值模拟表明,在模型中可调参数的一定取值内,袭击网络中度最小的节点比袭击网络中度最大的节点更易于导致相继故障。此外,对数值模拟结果给出理论的分析解释。
关键词：
相继故障 复杂网络 可调参数 袭击策略
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