基于VMD和样本熵的电磁式电流互感器故障诊断

针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考.     

基于变分模态分解与多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的多尺度熵(Multi-scale entropy,MSE)的特征向量提取方法,并输入拉普拉斯支持向量机(Laplacian support vector machines,LapSVM)中进行滚动轴承故障识别。该方法首先利用VMD分解的多尺度熵对原始振动信号进行特征向量的提取,然后与基于VMD样本熵以及VMD时域统计量(峭度、歪度)对比说明该方法的优势,最后将上述特征向量输入到LapSVM分类器中进行识别对比。试验数据分析结果表明,所提方法在诊断精度、计算速度上大大提高。     

基于GSA优化VMD-DBN的水电机组故障诊断

提出了基于引力搜索算法（gravitational search algorithm, GSA）优化变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）并结合深度置信网络（deep belief network, DBN）的水电机组故障诊断方法。首先,以变分模态分解能量误差最小化为目标,利用GSA并行优化各样本下VMD的2个典型分解参数（分解层数K和惩罚因子α）;然后,对分解降噪后的信号进行重构,并对重构后的信号构造由能量熵、奇异谱熵以及峭度组成的特征向量;最后,将构建的特征向量输入DBN构建的水电机组故障诊断模型。通过与已有方法比较可知,所提模型可以有效地提取水电机组的故障特征,且故障识别准确率更高。     

光学电互感器及其在电力系统中的应用

用光学电流互感器(OCT-OpticalCurrentTransducer)替代传统的电磁式电流互感器(CT)是电力系统电流测量的发展趋势。介绍光学电流互感器普遍采用的Faraday磁光效应原理、各种OCT的性能特点和典型应用情况。指出闭合式块状材料型OCT具有较好的实用前景,而全光纤式OCT则是最终的发展趋势,在某些特殊应用领域,OCT已达到实用化要求。     

基于多1DCNN集成的电流互感器故障诊断

针对目前电流互感器故障诊断效率和准确率偏低的问题,提出了一种基于多个一维卷积神经网络集成的智能故障诊断模型,用于对电流互感器故障进行快速诊断。首先构建一系列具有不同激活函数的卷积层,每个卷积层独立搭建一维卷积神经网络(1DCNN),再通过多数投票集成策略构建具有不同一维卷积神经网络的集成网络模型(E1DCNN),最后进行样本数据训练和测试。通过试验分析,结果表明该方法可以实现电流互感器快速精确的故障诊断,并且效果比传统的故障诊断方法更优。     

基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承是旋转机械的重要零部件,当发生早期故障时,难以有效地提取其微弱的故障特征.针对这一问题,提出了优化参数K取值的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)早期故障诊断方法.首先,通过瞬时频率均值判断法确定模态数K的取值,然后用VMD方法对采集的轴承故障信号进行处理.通过筛选轴承故障信号分解得到本征模态函数分量,对其中的敏感分量进行包络谱分析,从而判断轴承的故障类型与严重程度.最后,分别比较EMD和原VMD算法得到的结果.结果表明:优化后的VMD算法能成功地提取滚动轴承早期故障特征,实现轴承早期故障诊断.     

基于IEC61850-9—1的合并单元的设计

传统电磁式电流互感器的体积、安全性以及输出接口等指标已经难以满足电力系统小型化、数字化、智能化的发展.文章根据新型电子式互感器标准IEC61850-9-1,在考虑低成本的情况下,对互感器合并器的硬件选择进行了可行性分析.针对基于以法拉第旋光效应的光学电流互感器,设计了一套可靠的可控制采样频率的硬件电路对光信号进行滤波、采样.给出了核心处理器以及以太网控制器的硬件选择方案.最后对IEC61850-9-1的帧格式进行说明,并且对软件进行了优化性的设计.     

电子式电流互感器的研究

电子式电流互感器相对于传统电磁式互感器在智能电网的建设中有着诸多的优点,本文对电子式电流互感器的工作原理分类、产品在国内外的研发现状及应用前景进行了研究,并对其在智能变电站应用的优缺点进行了探讨。     

全光纤电流互感器的研究现状

光纤电流互感器因其具有绝缘性能好、安全性高、动态范围大、测量精度高、输出数字化等特点,在电力系统中具有广阔的应用前景。本文比较了传统电磁式电流互感器和光纤电流互感器的性能,阐述了光纤电流互感器Faraday磁光效应原理及全光纤电流互感器的常见结构模型,回顾了近年来全光纤电流互感器的研究情况,归纳分析了其研究和实用化过程中的关键问题和解决方法。     

基于自适应变分模态分解和集成极限学习机的滚动轴承多故障诊断

针对滚动轴承多故障诊断中特征提取困难和分类准确性低的问题,从有效特征提取和故障分类准确性两方面出发,将变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)方法结合,提出了一种自适应滚动轴承多故障诊断方法.针对VMD参数需人为事先设定导致信号分解效果差的情况,提出了灰狼算法(GWO)优化VMD实现自适应地获取最佳分解参数k和α....