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55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目,55个国外CCUS项目
针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
设备点检SOP培训PPT课件
电磁阀里有密闭的腔,在不同位置开有通孔,每个孔连接不同的油管,腔中间是活塞,两面是两块电磁铁,哪面的磁铁线圈通电阀体就会被吸引到哪边,通过控制阀体的移动来开启或关闭不同的排油孔,而进油孔是常开的,液压油就会进入不同的排油管,然后通过油的压力来推动油缸的活塞,活塞又带动活塞杆,活塞杆带动机械装置。这样通过控制电磁铁的电流通断就控制了机械运动。
继保自动化常用原理图
目录 一、数据基础制度 二、数据基础设施 三、公共数据资源开发利用 四、激活数据要素价值 五、人工智能高质量发展 六、加快构建全国一体化算力网 推动建设中国式现代化数字基座
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