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        芻議動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別和動(dòng)車組過分相區(qū)繼電保護(hù)

        2014-04-10 23:23:13劉毅
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年12期
        關(guān)鍵詞:動(dòng)車組繼電保護(hù)

        劉毅

        摘 要:動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別與繼電保護(hù)具有一定的難度,在研究分析中很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,BP算法是動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別中的重要技術(shù),可以快速識(shí)別出動(dòng)車組過分相區(qū)中存在的故障問題,滿足了動(dòng)車組的安全運(yùn)行要求。為了保證動(dòng)車組運(yùn)行安全,文章就動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別與繼電保護(hù)兩方面內(nèi)容進(jìn)行了研究。

        關(guān)鍵詞:動(dòng)車組;過分相區(qū);故障識(shí)別;繼電保護(hù)

        1 動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法概述

        1.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法

        動(dòng)車組過分相區(qū)發(fā)生運(yùn)行故障會(huì)影響動(dòng)車組的安全運(yùn)行狀況,為了對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)中存在的故障有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí),文章利用智能控制領(lǐng)域內(nèi)的BP算法對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)以及分相區(qū)的中性線出現(xiàn)接地故障時(shí)其狀態(tài)進(jìn)行了全方位的智能識(shí)別,利用這種方式能夠快速排除動(dòng)車組運(yùn)行故障,同時(shí)還能夠使繼電保護(hù)裝置快速動(dòng)作,為動(dòng)車組運(yùn)行提供保護(hù)。

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)語(yǔ)音識(shí)別、模式以及分結(jié)構(gòu)化信息處理等方面的局限,該算法具有較強(qiáng)的非線性適應(yīng)性信息處理能力,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能性,使之在模式識(shí)別、人工神經(jīng)專家系統(tǒng)以及智能控制等多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含了多種算法,基本上都具有故障識(shí)別的作用,但是不同的算法所產(chǎn)生的作用力也是不同的,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法較為常用,利用該種診斷技術(shù),在故障識(shí)別過程中無需建立精確的數(shù)學(xué)模型,它能夠解決其他常規(guī)算法所不能解決的故障診斷,對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別具有重要意義。

        1.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的優(yōu)勢(shì)與缺陷分析

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法是目前解決動(dòng)車組故障診斷的創(chuàng)新途徑,其在動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別中的廣泛應(yīng)用是由其本身的功能性決定的。其優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在兩方面,一方面只要具備足夠的隱節(jié)點(diǎn)以及隱含層,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP就可以隨意的逼近非線性映射關(guān)系,具有一定的隨意性,另一方面人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP屬于一種全局逼近的方式,具有較好的泛化能力,BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)輸入與輸出的非線性映射關(guān)系,在此過程中其不依賴模型,即使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有個(gè)別神經(jīng)元損壞,雖對(duì)輸入輸出有影響,但影響相對(duì)較小,由此可見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法具有良好的容錯(cuò)能力。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法也存在一定的局限性,其在應(yīng)用中收斂速度較為緩慢,隱含層與隱節(jié)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)目難以準(zhǔn)確定位。

        2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法下的動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別仿真分析

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法在動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別中的應(yīng)用大致可以分為四個(gè)步驟,第一,利用該種算法對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)進(jìn)行故障識(shí)別與診斷,獲取動(dòng)車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)中各種狀態(tài)下的仿真數(shù)據(jù),為故障診斷與故障識(shí)別提供有效依據(jù)。第二,對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)故障識(shí)別仿真實(shí)驗(yàn)中的各個(gè)參數(shù)值進(jìn)行有效提取,并根據(jù)這些參數(shù)值對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)中存在的故障問題進(jìn)行全面分析。第三,以輸入的數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)輸出要求為依據(jù),從而確定輸入與輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)以及隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。第四,將需要處理的矢量參數(shù)以及信息數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,而后進(jìn)行一系列訓(xùn)練,訓(xùn)練成功之后再將預(yù)先設(shè)定的訓(xùn)練結(jié)果以及信號(hào)進(jìn)行比較驗(yàn)證。在動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別仿真實(shí)驗(yàn)中若隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)過多,會(huì)導(dǎo)致識(shí)別時(shí)間過長(zhǎng),不能在短時(shí)間內(nèi)對(duì)動(dòng)車組運(yùn)行故障進(jìn)行判斷,會(huì)影響動(dòng)車組的整體運(yùn)行狀況,而隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)太少則容錯(cuò)性較差,識(shí)別樣本能力也相對(duì)較低,因此在仿真實(shí)驗(yàn)中要綜合考慮各種因素的影響,在仿真實(shí)驗(yàn)中要想得到準(zhǔn)確的結(jié)果,需要對(duì)系統(tǒng)中的各個(gè)變量進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,同時(shí)還要對(duì)其進(jìn)行收斂,在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法計(jì)算時(shí)若實(shí)際計(jì)算中能夠得到和與其相近的值,那么就表明動(dòng)車組過分相區(qū)的運(yùn)行狀態(tài)被識(shí)別。

        在仿真實(shí)驗(yàn)中將正饋線電壓、接觸線電壓、暫態(tài)過程一的暫態(tài)過電壓、暫態(tài)過程一的暫態(tài)過電壓、暫態(tài)過程三的暫態(tài)過電灰、暫態(tài)過程四的暫態(tài)過電壓,將這六個(gè)變量輸入到系統(tǒng)中,將線路所呈現(xiàn)的六種狀態(tài)作為輸出,在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行方針數(shù)據(jù)處理以及狀態(tài)識(shí)別時(shí),諸多BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)?zāi)P突旧隙际且許形函數(shù)作為實(shí)驗(yàn)中的轉(zhuǎn)換函數(shù),將函數(shù)的值域定義為[0,1],那么在訓(xùn)練過程中就要將原始數(shù)據(jù)合理規(guī)范到[0,1]區(qū)間內(nèi),而后再統(tǒng)一利用標(biāo)準(zhǔn)歸一化方式來實(shí)現(xiàn)。將六種線路的狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,即將狀態(tài)數(shù)據(jù)處理在0~1以內(nèi)。在仿真實(shí)驗(yàn)中要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)進(jìn)行智能化故障識(shí)別,并保證故障識(shí)別的準(zhǔn)確性,就要對(duì)歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行大量并反復(fù)訓(xùn)練,通過大量及反復(fù)訓(xùn)練得到的誤差曲線結(jié)果是快速的,收斂的,能夠?yàn)閯?dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別利用精確數(shù)據(jù)。

        3 動(dòng)車組過分相區(qū)繼電保護(hù)研究

        動(dòng)車組過分相區(qū)中的繼電保護(hù)可以分為三種保護(hù)模式,分別是線路保護(hù)、分相區(qū)保護(hù)以及合閘過電壓保護(hù),這三種保護(hù)方式對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行都有一定的保護(hù)作用,但是三者的保護(hù)方式有所區(qū)別,以下是對(duì)這三種保護(hù)模式的具體分析:

        3.1 線路保護(hù)

        線路保護(hù)為了改善功率因數(shù),機(jī)車上還設(shè)置有三次與五次諧波的濾波電路,為使諧波含量系數(shù)能夠準(zhǔn)確反映高次諧振狀況,通過高次諧振狀況可以對(duì)線路保護(hù)中的電阻繼電器動(dòng)作進(jìn)行判定,電阻繼電器動(dòng)作方程式為:

        XZD,RZD分別是指電阻與電抗整定值。線路保護(hù)在對(duì)動(dòng)車組過分相區(qū)實(shí)施保護(hù)動(dòng)作時(shí),為了避免動(dòng)車組過分相區(qū)出現(xiàn)保護(hù)誤動(dòng)的狀況,那么需要利用二次諧波進(jìn)行閉鎖操作。線路保護(hù)動(dòng)作應(yīng)根據(jù)動(dòng)車組過分相區(qū)實(shí)際情況來選擇,高次諧波抑制式電流增量保護(hù)也是線路保護(hù)中的一種,對(duì)動(dòng)車組相區(qū)也有一定的保護(hù)作用。

        3.2 分相區(qū)保護(hù)

        分相區(qū)保護(hù)設(shè)置與線路保護(hù)設(shè)置相比相對(duì)較為復(fù)雜,在動(dòng)車組運(yùn)行過程中利用分相區(qū)保護(hù)方式可以在動(dòng)車組分相區(qū)中性線位置設(shè)置RC保護(hù)與RL保護(hù),其中RL保護(hù)能夠被開關(guān)控制,利用這兩種保護(hù)方式基本上可以解決動(dòng)車組特定機(jī)型的暫態(tài)過電壓?jiǎn)栴},然而目前很多型號(hào)的動(dòng)車組機(jī)車在牽引網(wǎng)中運(yùn)行,RL與RC保護(hù)方式具有一定局限性,在這種運(yùn)行條件下常出現(xiàn)的問題是過電壓與過電流問題,針對(duì)這兩種問題可以采取電壓增量保護(hù)與電流速斷保護(hù)的方式。

        3.3 合閘過電壓保護(hù)

        動(dòng)車組過分相區(qū)發(fā)生故障之后,需要在分區(qū)亭處先進(jìn)行合閘操作,而后再牽引變電所進(jìn)行再合閘操作,故障時(shí)合閘的主要目的是為了檢驗(yàn)動(dòng)車組故障屬于暫態(tài)性故障還是永久性故障。動(dòng)車組中的短路故障屬于暫態(tài)故障,而短線故障則屬于永久性故障,暫態(tài)故障發(fā)生后所產(chǎn)生的暫態(tài)過電壓會(huì)在60ms之后穩(wěn)定在正饋線與界線中,而永久性故障則會(huì)穩(wěn)定在一個(gè)新電壓狀態(tài)下,為動(dòng)車組過分相區(qū)運(yùn)行提供一個(gè)良好的狀態(tài)。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        綜上所述,動(dòng)車組過分相區(qū)運(yùn)行環(huán)境具有一定的復(fù)雜性,在運(yùn)行中常發(fā)生一系列的故障,這些故障或多或少都會(huì)對(duì)動(dòng)車組的正常運(yùn)行造成影響,因此對(duì)動(dòng)車組進(jìn)行故障識(shí)別,并采取繼電保護(hù)尤為必要?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法是現(xiàn)今動(dòng)車組過分相區(qū)故障識(shí)別中的一種新方法,可以在不建立模型的情況下進(jìn)行故障診斷識(shí)別,快速查出故障原因,并根據(jù)實(shí)際情況采取相應(yīng)的保護(hù)措施,為動(dòng)車組過分相區(qū)運(yùn)行提供安全保障。

        參考文獻(xiàn)

        [1]董菲.基于BP算法的AT牽引供電系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別[J].電氣化鐵道,2011,12 (6):4-7.

        [2]成海燕.高速鐵路牽引網(wǎng)分相區(qū)的繼電保護(hù)原理研究[D].大連交通大學(xué),2012,6(13):1-43.

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