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      芻議動車組過分相區(qū)故障識別和動車組過分相區(qū)繼電保護

      2014-04-10 23:23:13劉毅
      科技創(chuàng)新與應用 2014年12期
      關鍵詞:動車組繼電保護

      劉毅

      摘 要:動車組過分相區(qū)故障識別與繼電保護具有一定的難度,在研究分析中很難建立準確的數學模型,BP算法是動車組過分相區(qū)故障識別中的重要技術,可以快速識別出動車組過分相區(qū)中存在的故障問題,滿足了動車組的安全運行要求。為了保證動車組運行安全,文章就動車組過分相區(qū)故障識別與繼電保護兩方面內容進行了研究。

      關鍵詞:動車組;過分相區(qū);故障識別;繼電保護

      1 動車組過分相區(qū)故障識別中的人工神經網絡BP算法概述

      1.1 基于人工神經網絡的BP算法

      動車組過分相區(qū)發(fā)生運行故障會影響動車組的安全運行狀況,為了對動車組過分相區(qū)中存在的故障有一個清晰的認識,文章利用智能控制領域內的BP算法對動車組過分相區(qū)以及分相區(qū)的中性線出現接地故障時其狀態(tài)進行了全方位的智能識別,利用這種方式能夠快速排除動車組運行故障,同時還能夠使繼電保護裝置快速動作,為動車組運行提供保護。

      人工神經網絡克服了傳統人工神經網絡方法對語音識別、模式以及分結構化信息處理等方面的局限,該算法具有較強的非線性適應性信息處理能力,基于人工神經網絡的功能性,使之在模式識別、人工神經專家系統以及智能控制等多個領域廣泛應用。人工神經網絡中包含了多種算法,基本上都具有故障識別的作用,但是不同的算法所產生的作用力也是不同的,基于人工神經網絡的BP算法較為常用,利用該種診斷技術,在故障識別過程中無需建立精確的數學模型,它能夠解決其他常規(guī)算法所不能解決的故障診斷,對動車組過分相區(qū)故障識別具有重要意義。

      1.2 基于人工神經網絡BP算法的優(yōu)勢與缺陷分析

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

      2 人工神經網絡BP算法下的動車組過分相區(qū)故障識別仿真分析

      人工神經網絡BP算法在動車組過分相區(qū)故障識別中的應用大致可以分為四個步驟,第一,利用該種算法對動車組過分相區(qū)進行故障識別與診斷,獲取動車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)中各種狀態(tài)下的仿真數據,為故障診斷與故障識別提供有效依據。第二,對動車組過分相區(qū)與未過分相區(qū)故障識別仿真實驗中的各個參數值進行有效提取,并根據這些參數值對動車組過分相區(qū)中存在的故障問題進行全面分析。第三,以輸入的數據特點以及系統所需數據輸出要求為依據,從而確定輸入與輸出層的節(jié)點數以及隱含層的節(jié)點數。第四,將需要處理的矢量參數以及信息數據輸入到網絡系統中,而后進行一系列訓練,訓練成功之后再將預先設定的訓練結果以及信號進行比較驗證。在動車組過分相區(qū)故障識別仿真實驗中若隱含層節(jié)點數過多,會導致識別時間過長,不能在短時間內對動車組運行故障進行判斷,會影響動車組的整體運行狀況,而隱含層節(jié)點數太少則容錯性較差,識別樣本能力也相對較低,因此在仿真實驗中要綜合考慮各種因素的影響,在仿真實驗中要想得到準確的結果,需要對系統中的各個變量進行反復訓練,同時還要對其進行收斂,在利用人工神經網絡BP算法計算時若實際計算中能夠得到和與其相近的值,那么就表明動車組過分相區(qū)的運行狀態(tài)被識別。

      在仿真實驗中將正饋線電壓、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,將這六個變量輸入到系統中,將線路所呈現的六種狀態(tài)作為輸出,在利用人工神經網絡BP算法進行方針數據處理以及狀態(tài)識別時,諸多BP神經網絡實驗模型基本上都是以S形函數作為實驗中的轉換函數,將函數的值域定義為[0,1],那么在訓練過程中就要將原始數據合理規(guī)范到[0,1]區(qū)間內,而后再統一利用標準歸一化方式來實現。將六種線路的狀態(tài)相關數據進行歸一化處理,即將狀態(tài)數據處理在0~1以內。在仿真實驗中要利用人工神經網絡BP算法對動車組過分相區(qū)進行智能化故障識別,并保證故障識別的準確性,就要對歸一化數據進行大量并反復訓練,通過大量及反復訓練得到的誤差曲線結果是快速的,收斂的,能夠為動車組過分相區(qū)故障識別利用精確數據。

      3 動車組過分相區(qū)繼電保護研究

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

      3.1 線路保護

      線路保護為了改善功率因數,機車上還設置有三次與五次諧波的濾波電路,為使諧波含量系數能夠準確反映高次諧振狀況,通過高次諧振狀況可以對線路保護中的電阻繼電器動作進行判定,電阻繼電器動作方程式為:

      XZD,RZD分別是指電阻與電抗整定值。線路保護在對動車組過分相區(qū)實施保護動作時,為了避免動車組過分相區(qū)出現保護誤動的狀況,那么需要利用二次諧波進行閉鎖操作。線路保護動作應根據動車組過分相區(qū)實際情況來選擇,高次諧波抑制式電流增量保護也是線路保護中的一種,對動車組相區(qū)也有一定的保護作用。

      3.2 分相區(qū)保護

      分相區(qū)保護設置與線路保護設置相比相對較為復雜,在動車組運行過程中利用分相區(qū)保護方式可以在動車組分相區(qū)中性線位置設置RC保護與RL保護,其中RL保護能夠被開關控制,利用這兩種保護方式基本上可以解決動車組特定機型的暫態(tài)過電壓問題,然而目前很多型號的動車組機車在牽引網中運行,RL與RC保護方式具有一定局限性,在這種運行條件下常出現的問題是過電壓與過電流問題,針對這兩種問題可以采取電壓增量保護與電流速斷保護的方式。

      3.3 合閘過電壓保護

      動車組過分相區(qū)發(fā)生故障之后,需要在分區(qū)亭處先進行合閘操作,而后再牽引變電所進行再合閘操作,故障時合閘的主要目的是為了檢驗動車組故障屬于暫態(tài)性故障還是永久性故障。動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)生后所產生的暫態(tài)過電壓會在60ms之后穩(wěn)定在正饋線與界線中,而永久性故障則會穩(wěn)定在一個新電壓狀態(tài)下,為動車組過分相區(qū)運行提供一個良好的狀態(tài)。

      4 結束語

      綜上所述,動車組過分相區(qū)運行環(huán)境具有一定的復雜性,在運行中常發(fā)生一系列的故障,這些故障或多或少都會對動車組的正常運行造成影響,因此對動車組進行故障識別,并采取繼電保護尤為必要。基于人工神經網絡的BP算法是現今動車組過分相區(qū)故障識別中的一種新方法,可以在不建立模型的情況下進行故障診斷識別,快速查出故障原因,并根據實際情況采取相應的保護措施,為動車組過分相區(qū)運行提供安全保障。

      參考文獻

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

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

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