基于数据驱动结合模型方法的接地网早期故障诊断研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61173108
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

早期故障诊断是故障诊断这一新兴交叉学科的前沿与挑战性难题。接地网是保障电力、通信等诸多系统以及高速铁路、海底隧道等大型建筑安全运行的关键设备,防患于未然已成为接地网维护的紧迫需求。为此,本项目探索性地对接地网早期故障诊断展开研究,力图构建基于数据驱动结合模型方法的早期故障识别方法。拟探索电/磁/腐蚀检测等多类传感器/多测点的优化布置,以达到用数量最小的传感器组合来获取接地网全面准确的状态信息;探索信号的多特征提取与复合故障耦合特征分离,突破接地网早期故障征兆微弱、信号噪声大、多故障耦合等障碍;探索数据驱动的地网诊断方法,解决难以建立接地网精确诊断模型的问题;探索数据驱动方法与腐蚀电化学解析分析方法的集成,融合数据方法在地网状态全面判别与电化学分析法在局部腐蚀深度精确识别上的优势,进一步提高早期故障识别率,最终形成高效准确的接地网早期故障诊断方法,为接地网故障诊断提供新的理论和技术。

结项摘要

接地网是保障电力、通信等诸多系统以及高速铁路、海底隧道等大型建筑安全运行的关键设备,防患于未然已成为接地网维护的紧迫需求,其早期故障诊断是故障诊断这一新兴交叉学科的前沿与挑战性难题。. 为此,本项目探索性地对接地网早期故障诊断展开研究,以先进的信息处理技术、人工智能技术、电磁场数值计算与仿真技术、腐蚀电化学解析分析技术等为基础,提出了一系列接地网早期故障诊断方法。基于场路结合的思想,构建了接地网及其故障仿真模型与方法;深入分析了接地网各类测试信号的特点,提出了有效的故障特征提取方法,并提出了传感器优化布置方法;针对接地网早期故障特征,探索了其故障诊断的数据驱动方法以及解析分析方法,提出了基于准稳态测量结合小波滤波的接地网腐蚀状态检测方法、基于主元分析与神经网络的接地网故障识别算法、基于网络撕裂和混合优化算法的接地网故障诊断方法等;为了进一步提高诊断方法的适用性和准确性,探索了接地网多类测试信息的融合和多种诊断方法的集成,提出了基于智能信息融合的接地网早期故障诊断方法。此外,项目组还提出了接地网传感网络的信号传输模型,并将所提故障诊断思想及其方法应用于配电网故障定位、模拟电路故障诊断以及磁头诊断评估中,在一定程度上提高了其诊断/评估方法的有效性与故障定位的准确率。. 至今,项目组已在国内学术期刊以及国际会议上发表论文38篇,其中SCI收录7篇、EI收录28篇,授权发明专利2项,培养3名研究生获得博士学位、21名研究生获得硕士学位。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(24)
专利数量(0)
The failure analysis and lifetime prediction for the solder joint of the magnetic head
磁头焊点失效分析及寿命预测
  • DOI:
    10.1007/s00339-014-8781-9
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    Applied Physics A-Materials Science & Processing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Peng, Minfang;Cardoso, Jaime S.;Tang, Rongjun;Zhou, YingLiang
  • 通讯作者:
    Zhou, YingLiang
基于差分进化优化ELM的模拟电路故障诊断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周江嫚;黄清秀;彭敏放;杨超;董娜
  • 通讯作者:
    董娜
Analysis and control of multiple chaotic attractors from a three-dimensional system
三维系统多混沌吸引子的分析与控制
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2015.06.057
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Peng, Minfang;Tse, Chi K.;Guo, Shangjiang;Shahidehpour, Mohammad
  • 通讯作者:
    Shahidehpour, Mohammad
Minimization of ambiguity in parametric fault diagnosis of analog circuits: A complex network approach
模拟电路参数故障诊断中的模糊性最小化:复杂网络方法
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2012.06.033
  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Tan, Hu;Peng, Minfang
  • 通讯作者:
    Peng, Minfang
基于分布估计算法的配电网故障区段定位
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭敏放;宋丽伟;王岳明;沈美娥
  • 通讯作者:
    沈美娥

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其他文献

基于传感器数据的配电网设备能效评估
  • DOI:
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    2016
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴辉;彭敏放;张海艳;朱亮;车红卫;刘正谊
  • 通讯作者:
    刘正谊
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋丽伟;彭敏放;田成来;沈美娥;SONG Li-wei1,PENG Min-fang1,TIAN Cheng-lai1,SHEN M;2.Beijing University of Information Science & Tech
  • 通讯作者:
    2.Beijing University of Information Science & Tech
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  • DOI:
    10.16081/j.issn.1006-6047.2017.10.012
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    侯婧瑛
考虑异质信息不相容的模拟电路融合诊断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    洪海涛;杨易旻;彭敏放;王嘉家
  • 通讯作者:
    王嘉家

其他文献

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AI技术路线图

彭敏放的其他基金

智能配电网信息-物理融合建模分析与脆弱性评估研究
  • 批准号:
    61973107
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
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基于复杂网络理论的智能配电网脆弱性仿真分析与评估建模方法
  • 批准号:
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  • 项目类别:
    面上项目
结合故障传播特性分析的模拟VLSI电路混合诊断方法
  • 批准号:
    60973032
  • 批准年份:
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  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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