张龙
- 作品数：4 被引量：37H指数：3
- 供职机构：北京林业大学工学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程建筑科学更多>>
- 建筑电气系统故障模拟试验平台被引量：3
- 2013年
- 概述了建筑电气系统常见的故障类型及其危害,详细说明了建筑电气系统故障模拟试验平台及其工作原理,并对其能够模拟的故障进行了分析。简要介绍了以该试验平台为研究基础的建筑电气故障自诊断系统框架,对故障诊断技术在电力系统中的发展有重要意义。
- 王亚慧张龙
- 关键词：建筑电气系统故障诊断
- 建筑电气系统故障诊断方法研究被引量：19
- 2014年
- 研究建筑电气系统的故障诊断问题。现代化建筑物中,电气故障发生的频率越来越高,针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,同时考虑到在建筑物实际运行环境中典型故障样本数据获取非常有限,因此采用支持向量机(简称SVM)算法,使用建筑电气故障模拟硬件实验平台数据建立了其故障诊断模型,对系统5种故障状态进行诊断分类,仿真结果错判总数为零。最后与人工神经网络诊断方法的对比研究表明,在小样本情况下SVM诊断有效,非线性映射和泛化分类能力更好,更适合于工程实际应用。
- 王亚慧张龙韩宁
- 关键词：建筑电气系统故障诊断支持向量机
- 建筑电气系统故障诊断方法研究
- 现阶段对于建筑电气系统故障的处理方法,还基本依靠人工检测查找故障原因。本文提出将智能诊断方法引入建筑电气故障系统,在引进的建筑电气系统故障模拟实验平台技术基础上开展了以下工作： 针对在建筑物实际运行环境中获得的典型...
- 张龙
- 关键词：建筑电气系统故障诊断支持向量机压缩感知
- 文献传递
- 压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断被引量：12
- 2014年
- 针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,提出一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。使用建筑电气故障模拟平台数据建立了其故障诊断模型,分别采用支持向量机、l1分类器和l2分类器对系统的5种故障状态进行了诊断对比,结果表明,利用稀疏表示算法可以达到很好的诊断效果,分类准确率为96.4%,诊断运行时间0.260 1 s,可以满足小样本数据的建筑电气故障诊断工程应用的需求。
- 张龙陈宸韩宁王亚慧
- 关键词：电气故障支持向量机压缩感知信号重构
