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基于RTLinux的电气化铁道远动通讯前置机的开发研究: 2008年; 本文针对电气化铁道通讯前置机开发面临的主要问题,在分析Windows、Linux和其它一些专有实时系统作为通讯前置机开发平台的不足基础之上,提出了基于RTLinux进行电气化铁道前置机开发的思想,给出了整个系统开发框架,并对通讯前置机的硬件和基于RTLinux软件进行了设计。; 蔡军姚锋; 关键词：RTLINUX 实时性

基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别被引量：22: 2009年; 采用PSCAD/EMTDC仿真500 kV高压输电线路不同工况下的故障。先对采集到的故障电流信号进行适当的多小波包分解,并计算各频带的能量,然后构造信号的多小波包特征向量,并以此向量作为训练样本对BP神经网络进行训练,当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包能量特征向量输入训练好的BP神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。; 李东敏刘志刚苏玉香蔡军; 关键词：电力系统 BP神经网络故障类型识别

基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析被引量：17: 2009年; 将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中。由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解(EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号。为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分。通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱。通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布。最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析。HHT方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径。; 苏玉香刘志刚李科亮霍柏超蔡军; 关键词：HHT FOURIER变换电气化铁道谐波检测 THD

Hilbert-Huang变换在电气化铁路谐波检测中的应用被引量：28: 2008年; 将Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于电气化铁路谐波检测中,应用该方法可以提取任意频次的谐波信号。为了解决直接应用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法可能出现的模态混叠问题,文中采用基于傅里叶变换(Fourien tranform,FT)的EMD方法对电气化铁路谐波信号进行提取。首先利用傅里叶变换对指定频率部分进行滤波,然后分别进行HHT变换,再重新组合,即可得到信号全部完整的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,进而计算其Hilbert谱,得到谐波信号的Hilbert谱值。对电气化铁路牵引变电站实测谐波电压、电流数据进行了分析,仿真结果表明利用改进的HHT方法可以得到电气化铁路各次谐波的准确时频分布。; 苏玉香刘志刚李科亮蔡军; 关键词：谐波检测电气化铁路

基于RTLinux的电气化铁道通信前置机的开发研究: SCADA系统的前置机负责规约转换和数据预处理。电气化铁道前置通信机对实时性有较高的要求,目前所广泛使用的通信前置机多以Windows为开发平台,但Windows操作系统不能做到对数据的及时处理,且其系统的脆弱性也会降低...; 蔡军; 关键词：SCADA RTLINUX LINUX 实时性多线程; 文献传递

基于多小波包系数熵和人工神经网络的输电线路故障类型识别方法被引量：13: 2008年; 基于多小波包分解系数和信息熵的概念定义了多小波包系数熵的表达式,并提出多小波包系数熵和人工神经网络相结合的输电线路故障类型识别方法:首先对不同故障工况下采集的故障电流信号进行适当的多小波包分解,计算各频带的系数熵;然后构造多小波包特征向量,将这些向量作为训练样本对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行训练;当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包系数熵特征向量输入训练好的RBF神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。; 李东敏刘志刚蔡军霍柏超; 关键词：RBF神经网络输电线路故障类型识别

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蔡军