熊伟

作品数：32被引量：134H指数：6
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供职机构：红河学院更多>>
发文主题：故障诊断神经网络证据理论灰色神经网络蚁群算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程矿业工程更多>>
发文期刊：《煤矿安全》《矿山机械》《电瓷避雷器》《高压电器》更多>>
所获基金：云南省应用基础研究基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
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变压器零序过电流保护动作原因浅析被引量：1
《山西电子技术》2014年第3期18-18,21,共2页华静 熊伟 艾莉 
在中性点直接接地的高压电网中,针对主变压器配置的两段零序过流保护在不同故障点时的动作情况,提出相应的对策措施:对于一般接地点,主变装设两段零序过电流保护,可满足要求;但当接地点发生在主变110 kV侧TA与隔离开关之间时,该两段保...
关键词：主变 零序过流保护 接地点 
基于信息融合技术的水电机组振动故障诊断被引量：2
《人民黄河》2014年第2期124-125,128,共3页熊伟 徐绍坤 程加堂 
针对传统方法在水电机组振动故障诊断中存在准确度不高的问题,引入了粒子群神经网络和证据理论相结合的故障诊断方法。对水电机组振动故障的不同征兆域,采用2个并行的粒子群神经网络进行局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对...
关键词：信息融合 水电机组 故障诊断 证据理论 粒子群神经网络 
基于改进D-S证据理论的煤矿通风机故障诊断被引量：4
《工业安全与环保》2014年第1期35-37,共3页程加堂 熊伟 艾莉 
云南省应用基础研究计划项目(S2012FZ0148)
为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法。针对强冲突证据之间的合成问题,通过引入相容系数的概念,充分考虑证据间的相容性和冲突性,建立了一种新的证据权重的确定方法。在对原始证据进...
关键词：煤矿通风机 证据理论 改进 故障诊断 
基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型被引量：1
《水电能源科学》2013年第10期247-249,共3页熊伟 程加堂 艾莉 
云南省应用基础研究计划基金资助项目(S2012FZ0148)
为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,...
关键词：风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化BP神经网络 
基于组态技术的电加热炉双模温度控制系统研究
《工业控制计算机》2013年第6期53-54,共2页熊伟 
针对电加热炉温控制系统的滞后特性,提出了基于组态技术实现的Bang-Bang及PID双模控制方法,实现对电加热炉温度控制系统的快速响应和精确控制。通过实验结果表明该控制系统响应速度快,控制精度高。
关键词：温度控制系统 PID控制 BANG-BANG控制 组态软件 
10KV配电线路故障分析及其自动化技术浅析被引量：15
《中国新技术新产品》2013年第2期128-128,共1页华静 熊伟 周艳洁 
为了提高配网对网内故障的发现、隔离和线路的复电,文中首先对国内10kv配电线路的现状及器故障类型和特点进行了分析,提出了采用就地智能处理原则解决对故障的发现、隔离和线路的复电问题,并针对配网自动化技术的实现方式进行了分析,阐...
关键词：配电网 10kv 故障 自动化 实现方式 
基于信息融合技术的汽轮机转子故障诊断被引量：1
《热力发电》2012年第8期62-64,共3页熊伟 程加堂 艾莉 
选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类...
关键词：汽轮机转子 信息融合 证据理论 蚁群神经网络 故障诊断 不平衡 
证据理论融合蚁群神经网络的水质预测方法被引量：3
《人民黄河》2012年第5期76-77,81,共3页熊伟 程加堂 徐绍坤 
云南省教育厅科学研究基金资助项目(09Y0412)
为了提高水质指标预测的精度,提出了证据理论和蚁群神经网络相结合的组合预测方法。用蚁群神经网络作为单一模型对水质指标进行预测,再由BP、RBF网络对预测误差进行分析建模,获取每个模型的可信度。利用证据理论获取单一模型的权值,实...
关键词：水质预测 证据理论 蚁群算法 神经网络 
基于邻域粒子群混合算法的齿轮故障诊断
《煤矿机械》2012年第3期276-278,共3页熊伟 程加堂 徐绍坤 
为了提高齿轮故障诊断的准确性,采用了一种邻域粒子群混合方法。即根据齿轮的故障特征量,利用邻域粒子群算法来优化BP神经网络的权值,并用优化好的BP网络进行故障诊断。实例仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断准确度,具有一定的实...
关键词：邻域粒子群算法 神经网络 齿轮 故障诊断 
基于蚁群神经网络的滚动轴承故障诊断被引量：14
《轴承》2012年第2期34-36,共3页程加堂 艾莉 熊伟 
红河学院科研项目(10XJY117)
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,将蚁群算法与神经网络相结合,根据轴承故障产生的机理,建立其BP神经网络的诊断模型,以网络的误差为目标函数,通过蚁群算法进行BP网络的权值优化,并用优化好的BP网络进行故障诊断。仿真结果表明,该方...
关键词：滚动轴承 蚁群算法 神经网络 故障诊断 
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