14、电力变压器监测与音频去噪自适应滤波器技术解析

电力变压器监测与音频去噪自适应滤波器技术解析

1. 电力变压器监测相关技术

1.1 变压器油健康监测的重要性

在电力系统中,变压器的正常运行至关重要,对变压器油进行健康监测能够及时发现潜在故障,保障电力系统的稳定。目前存在离线和在线两种变压器油健康监测方法。离线监测需要关闭变压器并采集样本进行运输分析,但这种方式可能因油的进一步降解导致分析误差。相比之下,在线监测能提供更准确的结果,且具有更高的可行性。

1.2 粒子群算法在变压器故障检测中的应用

  • 粒子群算法类型 :使用了多种粒子群算法,如传统PSO、迭代PSO、进化PSO、改进PSO - 时变加速系数(TVAC)和改进EPSO - TVAC等。
  • 算法原理 :以基本粒子群算法为例,初始化一个粒子群和PSO参数,记录个体最优和全局最优值,不断更新粒子的位置和速度,直到满足收敛条件。进化PSO运用了繁殖、复制和变异的概念,迭代粒子群算法则修改了速度函数以提高PSO的准确性。
  • 不同算法的准确性比较
    |算法|准确性|
    | ---- | ---- |
    |ANN - EPSO|98%|
    |ANN - IPSO|97%|
    |ANN - PSO|96%|
    |ANN|95%|

此外,还有研究提出使用支持向量机(SVM),并借助多种粒子群算法优化其参数来确定变压器故障。该方法采用逐步回归,让用户确定对检测变压器故障重要的气体浓度。在所有算法中,SVM -

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值