总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。
2022-10-30 15:54:33
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变压器绕组的热点温度过高，会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度，对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型，将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合，构建监测系统架构，预测变压器的平均油温，并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比，结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测，且该模型的预测精度优于最小二乘支持向量回归机模型，有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。
2022-10-29 18:26:10
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计算一幅图片参数的程序合集（信息熵、对比度、平均亮度、清晰度）
2022-10-29 15:58:55
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负荷预测
该项目使用来自 Elia 的免费可用负载时间序列数据，旨在开发强大而准确的方法来提前一天预测 Elia 电网的平均总负载。 已经开发了四种不同的基于机器学习的算法，每种算法都可以通过运行 src 文件夹中的相应脚本来运行。 它们如下：
高斯过程回归 - gpr.py
支持向量回归 - svr.py
加权聚类 - clustering.py
Sigmoidal 神经网络-neural.py
脚本所需的数据存储在 src 内的 data 文件夹中。 脚本 analysis.py 提供了可视化 Elia 加载时间序列各个方面的函数。 所有模拟都使用 Visualizer.py 中的方法显示结果预测。 有关 Elia 数据集、算法开发和预测结果的更多详细信息，请查看 writeup 文件夹中的 writeup。
信用：
感谢 Elia 提供的电力负荷数据集。
来源： :
2022-10-29 15:49:36
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boost型平均电流APFC,输出波形完美，输入电流thd低于4%
2022-10-24 19:21:35
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单相boost电路平均电流模式PFC仿真研究以及参数计算-PFC_current_loop_cal.m
希望能和有兴趣的同志探讨。
附件包含一个PFC simulink仿真模型以及电流环和电压环参数调节的m文件。
2022-10-19 17:35:11
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多智能体平均一致性问题研究，刘杨，贾英民，本文主要针对平衡有向网络,研究多智能体的平均一致问题。我们讨论了以下五种情况的平均一致性：1) 定拓扑离散控制系统 2) 变拓扑离�
2022-10-11 09:29:11
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100千瓦并网光伏阵列的平均模型，展示了一个通过DC-DC升压变换器和三相三电平VSC连接到25kv电网的100 kw阵列的平均模型。100kw光伏阵列通过DC-DC升压变换器和三相三电平电压源变换器(VSC)连接到25kv电网。平均模型包含以下组件：光伏阵列在1000 W/m2太阳辐照度下提供最大100 kW，DC-DC升压变换器(橙色块)，3级三相VSC(蓝块)，100kva 260V/25kV三相耦合变压器，公用电网。100kw光伏阵列由66串5串305.2-W模块并联(66*5*305.2 W= 100.7 kW)组成。模块规格如下: 串联单元数:96，开路电压:Voc= 64.2 V，短路电流:Isc = 5.96 A，最大功率时电压和电流:Vmp =54.7 V, Imp= 5.58 A，PV阵列块有两个输入，允许改变太阳辐照度(输入1 W/m2)和温度(输入2摄氏度)。通过连接到光伏阵列输入端的信号构建块定义辐照度和温度分布。
2022-09-26 18:06:18
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