陕西电力
陝西電力
협서전력
SHAANXI ELECTRIC POWER
2012年
10期
40-43,52
,共5页
光谱分析%盐密%RBF神经网络%OLS学习算法%在线监测
光譜分析%鹽密%RBF神經網絡%OLS學習算法%在線鑑測
광보분석%염밀%RBF신경망락%OLS학습산법%재선감측
针对传统等值附盐密度(盐密)测量方法的局限性,结合现有的光纤技术,开发了一套绝缘子盐密在线监测系统.通过对光纤通路中光功率衰减与光传感器表面附着盐分、环境温度、相对湿度等复杂关系的研究,建立了以光通量衰减、相对湿度和尘埃比率作为输入,盐密作为输出的RBF神经网络模型,该模型较好地解决了具有严重非线性的复杂系统的建模和控制问题,采用正交最小二乘(OLS)算法对模型进行训练,模型输出准确度较高.同时应用该建模结果开发了适于现场使用的盐密在线监测系统,数据监测中心的工作站根据神经元网络模型计算得到盐密值,并最终生成盐密的参考曲线图.
針對傳統等值附鹽密度(鹽密)測量方法的跼限性,結閤現有的光纖技術,開髮瞭一套絕緣子鹽密在線鑑測繫統.通過對光纖通路中光功率衰減與光傳感器錶麵附著鹽分、環境溫度、相對濕度等複雜關繫的研究,建立瞭以光通量衰減、相對濕度和塵埃比率作為輸入,鹽密作為輸齣的RBF神經網絡模型,該模型較好地解決瞭具有嚴重非線性的複雜繫統的建模和控製問題,採用正交最小二乘(OLS)算法對模型進行訓練,模型輸齣準確度較高.同時應用該建模結果開髮瞭適于現場使用的鹽密在線鑑測繫統,數據鑑測中心的工作站根據神經元網絡模型計算得到鹽密值,併最終生成鹽密的參攷麯線圖.
침대전통등치부염밀도(염밀)측량방법적국한성,결합현유적광섬기술,개발료일투절연자염밀재선감측계통.통과대광섬통로중광공솔쇠감여광전감기표면부착염분、배경온도、상대습도등복잡관계적연구,건립료이광통량쇠감、상대습도화진애비솔작위수입,염밀작위수출적RBF신경망락모형,해모형교호지해결료구유엄중비선성적복잡계통적건모화공제문제,채용정교최소이승(OLS)산법대모형진행훈련,모형수출준학도교고.동시응용해건모결과개발료괄우현장사용적염밀재선감측계통,수거감측중심적공작참근거신경원망락모형계산득도염밀치,병최종생성염밀적삼고곡선도.
