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oe1(光电查) - 科学论文

5 条数据
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  • 一种考虑光伏输出偏差特性的光伏阵列故障诊断方法

    摘要： 大规模光伏电站或区域分布式光伏电站中存在大量光伏阵列，不同阵列的输出会随外部条件波动。阵列输出的偏差及演变信息易被光伏输出的随机波动所掩盖，导致光伏阵列故障诊断困难。本文提出一种基于光伏阵列输出偏差特性的故障诊断方法：基于直流侧光伏阵列电流，分析不同阵列及时间序列下光伏阵列输出的偏差特性；进而构建偏差函数评估光伏阵列输出偏差；最终采用概率神经网络实现光伏阵列故障诊断并验证方法有效性。本文主要贡献在于提出能提取光伏阵列故障特性的偏差函数，以及仅需利用易于在电站实施的阵列电流即可实现的故障诊断方法。

    关键词： 光伏阵列、偏差特性、故障诊断、概率神经网络

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于激光诱导等离子体电信号的EMD-PNN焊接缺陷检测

    摘要： 由于易于采集和反馈控制的优势，等离子体电信号在表征激光诱导等离子体行为方面受到了广泛关注。本文基于等离子体鞘层效应原理，采用无源探头测量电信号。为探究激光深熔焊接过程中缺陷产生时等离子体电信号的突变特性，分别运用小波包变换(WPT)进行数据压缩、经验模态分解(EMD)提取特征。通过分析典型等离子体电信号时频谱，重构了0-390Hz频段的近似系数，进一步自适应分解后获得表征电信号变化趋势的残余项。为更好识别焊缝缺陷，在时域进行统计分析提取均值与标准差两个统计特征?；谏鲜鎏卣鞴菇ㄌ卣魇菘猓魑诟怕噬窬?PNN)预测模型的输入。结果表明：在识别完好焊缝及四种焊缝缺陷共五种状态时，平均预测准确率高达90.16%。

    关键词： 小波包变换、经验模态分解、激光焊接、等离子体电信号、概率神经网络

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于概率神经网络的光伏阵列故障分类方法

    摘要： 能源危机推动了太阳能光伏发电系统的发展，但在太阳能电池板运行过程中会出现接地故障、线间故障、开路故障、短路故障及热斑等隐患，这将对光伏系统的发电造成严重阻碍。因此，及时诊断并排除光伏系统故障是保障其稳定运行的关键。针对这些问题，本文从以下三方面作出贡献：（1）基于光伏阵列提取的关键点和模型参数，利用Matlab建立4×3光伏阵列模型，提出五维高效特征向量作为故障诊断模型的输入；（2）采用概率神经网络（PNN）作为故障分类工具，通过归一化后的模拟数据分类实现良好分类效果；（3）进行现场测试并将实验数据输入PNN分类，准确率达97%。仿真与实验结果表明，PNN能实现高精度分类，为光伏阵列故障的智能分类提供了更有利的前提基础。

    关键词： 光伏阵列、故障诊断、概率神经网络、故障分类

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [2019年IEEE国际大数据、计算与数据通信系统进展会议(icABCD) - 南非温特顿(2019.8.5-2019.8.6)] 2019年国际大数据、计算与数据通信系统进展会议(icABCD) - 基于ISOMPNN的光伏设备故障分析

    摘要： 提出了一种基于自组织映射（SOM）和概率神经网络（PNN）的新型增量学习方法ISOMPNN，用于解决新类别设备故障发生时的模型自适应问题。该方法利用?？榛疭OM学习各类光伏设备数据，并在训练后将每类数据的原型向量作为该类别的模型神经元构建PNN。增量式SOMPNN能够增量学习不同数据的新类别以补充现有模型。在增量学习过程中，仅使用新数据调整模型，无需复用原始数据，从而减少训练时间并降低存储空间需求。其有效性可在已知光伏设备数据上得到良好验证。

    关键词： 自组织映射图，光伏设备，概率神经网络，增量学习

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • 利用概率神经网络实现卫星通信的特定发射器识别

    摘要： 卫星通信（satcom）发射机发出的电磁信号用于在真实环境中识别共享公共转发器的特定上行链路卫星通信终端，这一技术被称为特定辐射源识别（SEI），它能够对携带卫星通信设备的目标准确预警（I&W），并提升军事行动中实时电磁态势感知能力。本文作者首次提出采用概率神经网络（PNN）进行卫星通信特定发射机识别以实现目标辨识。我们通过探索希尔伯特变换在信号预处理中的可行性、离散小波变换在特征提取中的应用，以及运用PNN对稳态信号进行分类，致力于验证该方法的可行性。测试中共包含1000组由五类卫星通信发射机产生的二进制相移键控（BPSK）调制采样时间序列。所建立的PNN分类器经数据测试后，在载噪比8分贝（±1分贝）条件下最终获得令人满意的识别精度，这不仅证实了本方法的可行性，更展现出其在军事应用中的敏锐洞察力。

    关键词： 特定发射器识别、特征提取、概率神经网络、分类

    更新于2025-09-10 09:29:36