基于最佳小波基小波特征的神经网络刀具磨损状态监测方法

以小波分析理论为基础,提出了以对数熵理论确定最佳小波包分解树结构的方法,提出了基于声发射信号最佳小波基最佳小波分量频段能量的声发射信号小波特征,开发了基于最佳小波基小波特征的神经网络刀具磨损状态在线监测系统,实验结果表明,该系统具有较高的监测精度,能满足工业现场对刀具磨损状态实时在线监测的要求.     

基于井下综保器的分布式电能质量在线监测系统的研究

针对煤矿供电系统存在谐波、电压偏差和三相不平衡等电能质量问题,提出基于井下综保器的电能质量在线监测方案。首先分析了井下综保器的测量和通信功能满足煤矿井下供电系统电能质量在线监测功能特性要求,并以综保器构建的监测系统具有分布式的优点;其次采用Fast ICA消噪和加窗快速傅里叶变换与小波包相融合法监测谐波,利用窗函数和小波包变换的多分辨分析提高谐波检测的精度和实时性,MATLAB仿真验证可行;最后,在实验室条件下,构建了供电系统的分布式电能质量在线监测系统,实验表明:该系统能够实现电能质量在线监测,具有较高的测量精度。     

裂纹转子系统虚拟状态监测

裂纹转子系统的状态监测一直倍受关注。但由于裂纹转子自身较强的非线性特征,早期裂纹故障的监测与诊断很难在工程实际中实现。本文针对单盘横向裂纹Jeffcott转子系统,以虚拟仪器技术构建了状态监测框架,借助谐波小波变换方法,实现对系统虚拟监测的响应分析。结果表明,借助虚拟仪器可以很简单直接地实现裂纹转子系统的状态监测,其谐波小波分析结果能清晰地解释裂纹故障对系统的影响。     

具有冗余备份功能的煤矿井下电力谐波监测装置设计

设计了一种基于ARM11内核的32位处理器S3C6410和嵌入式Linux实时操作系统的煤矿井下电力谐波监测装置。采用了基于小波变换和傅里叶变换谐波检测算法对谐波参数进行分析,通过配置的GPRS传输模块,将采集的谐波参数信息传输给远程服务器,同时,通过配置的实时时钟和SD卡存储模块实现采集数据的冗余备份,解决了由于煤矿井下GPRS信号不稳定造成数据远程传输丢失,影响谐波监测的稳定性和可靠性问题。实验表明该系统设计方案有效可行。     

小波分析和神经网络技术在故障诊断中的应用

介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术，阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上，以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例，说明了小波分析和神经网络技术对刀具故障进行在线监测，故障预报正确率为87.7％。     

小波包变换在电网谐波检测中的应用研究

随着非线性负荷用户的不断增加,大量谐波注入电网,使得电力系统电压、电流波形偏离正弦波形发生畸变.运用小波包变换分析了电网系统谐波信号,根据信号特性,选取合适的小波函数,确定了小波包变换的分解层数,并通过仿真实验验证了小波包分析方法在电网谐波检测中的正确性和实用性.     

小波包分析在转子裂纹故障检测中的应用

在单跨转子实验台上对带有裂纹故障的转子进行实验，把采集到的非平稳信号利用小波包分解方法进行了研究，采用db44小波基函数进行4层小波包分解。考虑各频带内分解信号的特点，利用重分配小波尺度图对裂纹转子系统在1／2，1，2倍临界转速下稳态信号进行分析。发现发生裂纹故障时，在1／2和1倍临界转速下，产生2X谐波；而在2倍临界转速附近产生1／2X，3／2X，2X和3X谐波。这些频率特征可以作为检测早期裂纹故障的依据。     

基于LabVIEW的双馈风力发电机组在线谐波分析研究

针对双馈风力发电机组在并网运行时,其电力电子变流装置将向电网注入大量谐波电流的问题,将基于LabVIEW的在线谐波分析技术应用到双馈风力发电机组的谐波监测分析中。开展了针对双馈风力发电机组注入电网谐波的傅里叶分析和小波包分析,提出了将傅里叶变换与小波包变换联合使用的方法;在LabVIEW上搭建了仿真平台,对双馈风力发电机组可能存在的谐波进行了仿真分析试验。试验及研究结果表明,对于平稳信号与非平稳信号进行谐波分析时,将傅里叶变换与小波包变换联合使用,两者的效能得到明显的提高,优于单独使用傅里叶变换或小波包变换,且可更准确地获取基波和谐波的实时波形与频域特性,谐波定位更准确,为谐波补偿提供了更可靠、准确的信息。     

基于MCU的电能质量在线监测仪

介绍一种基于MCU的电能质量在线监测仪的设计与开发,分别从硬件设计和测量方法2个方面阐述了其构成原理.硬件方面采用高速SOC单片机C8051F064为核心部件,系统由CPU主模块、模拟量采集模块、液晶显示与键盘模块、电源模块和通讯等模块组成;测量方法方面,通过对电能质量各项指标及其各种测量方法的分析比较,结合电能质量在线监测的要求,得到一套适合电能质量在线监测仪的测量方法,并将谐波源定位技术应用该监测仪中.该监测仪用于在线监测,具有很好的实时性和相当高的精度.     

数控机床主轴径向运动误差在线高精度检测

数控机床加工工件时，在切削力的作用下，用“以被加工工件为测量基准”的测量方案，实时测量机床主轴的径向运动误差．为了提高信噪比，采用基于精确重构的小波变换算法去除加工时存在的噪声．这种新算法成功地应用于自行开发的在线检测装置中。为了掌握测量系统频域特征，还从谐波抑制和总体频域特性两方面做了分析。通过实验验证了该方法的正确性。     

小波变换与FFT在电网谐波检测中的应用

电力系统中大量谐波的注入使得网络电能质量明显下降,而传统的检测方法由于自身技术的限制,已经不能满足目前谐波检测对实时性和精确性的要求。该文在分析了电网谐波变化特征的基础上,结合谐波检测新理论的发展及应用实践,提出将小波变换与传统检测方法相结合的检测方案,并用仿真试验验证了该联合算法的有效性。数据结果表明:小波变换在分析复杂信号中各谐波成分时表现出了其时频局部化特性的优势,而传统的FFT可准确提取信号各成分的频谱信息,该联合检测方法有效地提高了谐波检测的精度。     

基于改进谐波小波包的柔性薄壁轴承背景周期性冲击分离

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,其内外圈是椭圆,在旋转时椭圆的长、短轴会对轴承产生一种周期性冲击,这种周期性冲击和轴承元件的故障周期性冲击混合在一起,对故障周期性冲击是一种极大的干扰。为消除这种干扰,通过分析椭圆长短轴引起的周期性冲击的特点,结合谐波小波的盒形频率特性,提出一种改进的谐波小波包来消除这种周期性冲击。普通谐波小波包的子带频率范围是根据分解层数确定的,而改进的谐波小波包的各个子带频率范围则针对椭圆长短轴引起的周期性冲击的频率分布特点而设计,可以有效地提取到这种冲击的每一个谐波分量,从而可准确地分离出整个周期性冲击。对实际柔性薄壁轴承振动信号的处理结果表明,改进的谐波小波包从混合的复杂周期性冲击中准确地分离出了椭圆长短轴引起的周期性冲击,而故障周期性冲击却被完好保留,从而消除背景周期性冲击的影响,实现对柔性薄壁轴承损伤的正确识别。     

核电循泵齿轮箱在线油液监测系统研究

以核电厂CRF循泵齿轮箱系统为对象,对油液在线监测系统的监测结果及可靠性开展分析。基于工况环境和特点,选择监测指标并设计相应的监测系统进行现场部署。通过对齿轮箱的在用油指标监测,系统分析水分、黏度、温度、污染度及各指标间的相关性,并与离线检测的数据进行对比分析。结果表明：设计的CRF循泵油液在线监测系统能真实反映油液各指标的实时状态,各指标变化趋势符合油液实际规律,与离线检测数据偏差在正常范围内。设计的油液在线监测系统在核电循泵中的应用可靠性高,能以此为依据进行故障预警及诊断。     

基于最小二乘法辨识模型的铅酸蓄电池在线监测系统设计

针对传统铅酸蓄用电设备异常监测系统监测准确率较低的问题,设计基于最小二乘法辨识模型的铅酸蓄电池在线监测系统。利用单体电池传感器的模块和基于电池组数据的集中器模块,构成硬件设备;利用上位机单元收集和存储电池电流以及电压数据,识别电池二阶模型参数;凭借最小二乘法计算出电池的荷电状态、电压、电流和内阻值,实现电池在线监测。实验证明,所提方法能够很好监测出电池电压、放电和寿命参数。     

一种改进的谐波小波及其在转子故障诊断中的应用

在Newland谐波小波的基础上,提出一种改进的谐波小波,该改进的谐波小波具有对称的盒形频谱,其伸缩和平移生成的小波族构成L2(R)空间的正交基,在保持Newland谐波小波的优良性质基础上,信号分解与重构更为简单。利用仿真算例研究改进的谐波小波对微弱局部信号及强噪声背景下的有用信号提取能力,并与DB8小波分析进行比较,结果表明,改进的谐波小波具有更好的信号提取效果。针对转子故障信号特征频率通常为转速频率的分数及整数倍特点,采用该改进的谐波小波提取转子故障信号中的倍频分量,利用实测的不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子故障试验数据,提取了故障信号中的0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5及5.0等倍频分量,结果验证了方法的有效性。     

基于差分吸收光谱法的在线连续污染物监测系统

针对在固定污染源烟气排放检测中无法连续精确测量污染气体的现状,设计了一个基于差分吸收光谱法(DOAS)的在线连续监测系统。该系统采用ARM和DSP为核心,以Linux为操作系统,以MiniGUI为交互界面环境,它分为光谱数据采集模块、主控模块两部分;光谱采集模块控制光谱数据的采集过程,主控模块负责气体浓度计算和显示。研究结果表明,使用该系统,可以连续精确采集SO2与NO等气体,气体采集的稳定性和精度较高,但在高温环境测试和高浓度气体测试时误差均过高,有待进一步改进。     

基于Shannon小波能量熵与FFT的电力系统谐波检测方法研究

利用小波变换的频带划分能力和小波熵对扰动信号检测能力,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出一种基于傅立叶变换及小波能量熵联合的电力系统谐波检测改进算法。分析了快速小波变换中小波混叠产生的原因,并提出解决方法。根据电力系统谐波的特点,建立谐波信号数学模型,基于该模型利用Matlab对算法进行仿真验证;利用DSP实验台,对改进算法进行实用化测试。