摘要：分析了船舶电力系统目前和未来的监测需求,结合工业以太网、Zigbee网络的特性以及特殊船舶电力系统的监测环境,提出了将2种网络混合起来对船舶电力系统进行底层监测的方案。从网络协议结构入手,论证了Zigbee网转以太网网关的直接和间接实现方案,用硬件和软件设计了间接方案下的协议转换器,并对船舶电力系统的推进电机进行了数据监测实验。技术分析与工程实现结果表明:该混合网络运行稳定、可行,能够满足目前和未来船舶电力系统监测对网络性能的要求。

摘要：Cross测频算法简单且易于工程实现,但精度低,范围小,无法直接应用在电力系统监测与控制中。通过极小范数最小二乘法求解Cross算法中的偏差系数,并计算频率;应用自适应线性插值法修正标准基波频率以及对应周期内的采样点数,多次重复计算频率,并设计开发基于CompactRIO平台的Cross改进算法测频模块,进行系统试验。试验结果表明,改进后的算法测频精度高,频宽大,不仅适用于传统电网,也适用于主动配电网。

摘要：英国能源公司所属核电厂的汽轮发电机的状态监测目的是用于诊断潜在的早期故障，由此，能够采取纠正措施来避免非计划停堆所造成的重大经济损失。一种原型专家系统已被开发，该系统可以为英国能源公司汽轮发电机的状态监测专家提供决策性支持。专家系统通过应用一种启发式规则的专家知识库，自动解释来自关键位置传感器和变换器的数据。本文回顾了此项技术的应用领域，描述了原型专家系统的工作原理。本文还概述了一种学习型模块设计，这种设计使用分析符号机器学习技术，基于归纳解释来半自动地摊导汽轮发电机故障诊断的启发式规则。文中详细讲解了学习型模块所采用的方法，用一个实例演示了学习模块如何从单一的训练范例中推导出故障的探试算法。并描述了捕获因果故障和行为模型的模式化方法，而此方法中的模块已与现有的专家系统整合为一体。对学习模块设计的初步评价在文中也作了讨论。