矿用栓接电缆接头松动故障识别方法研究

利用自研的实验平台开展了不同松动程度、负载电流和负载类型条件下的电缆接头松动故障实验,研究了不同条件下栓接电缆接头的温度特性、接触电压和回路电流特性。提出1种基于小波能量熵和概率神经网络(PNN)的松动故障识别方法。采用小波变换对电流信号进行多分辨率分析,提取电流能量熵作为松动故障的典型特征,作为PNN松动故障识别模型的输入向量。利用newpnn函数创建PNN模型,采用循环寻优法对该模型的扩展参数S进行优化。分析了训练样本数量以及高频电磁噪声对模型识别准确率的影响。测试结果表明,该方法能够有效识别矿用栓接电缆接头的电连接松动故障。     

高压电缆热缩技术在煤矿供电系统中的应用

我国煤矿井下供电电压标准为6 kV高压,由于井下供电线路复杂,电缆中间接线盒应用广泛.接线盒的连接方式多半采用插销式,因配合出现间隙,易造成一相插销脱落或松动,引起电缆接头虚接,产生单相电流过大,接点温度升高和芯线连接点被烧毁等事故.电缆热缩技术,自研制成功以来应用广泛,以下将简要介绍其技术的特点、制作方法以及注意事项等.     

基于ST-SVD-PCA的串联故障电弧特征提取方法

为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD),得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA),选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征,实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)算法对故障电弧特征的有效性进行了测试。通过不同负载和工况条件实验,进一步验证了基于上述故障电弧特征的故障电弧识别方法的兼容性,该方法可以有效识别电机及变频器负载回路的串联故障电弧。     

基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究

针对基于行波分析的故障定位方法存在的部署成本高,且在串补电路中精度不足的问题,提出一种基于信号处理技术和人工智能算法相结合的低成本故障定位方法。使用双曲S变换对故障电流进行时频转换以提取故障特征,使用能量谱分析技术对故障特征进行降维处理,并将所得到的故障特征输入反向传递人工神经网络（BP-ANN）模型,实现对电力线路故障距离的识别。仿真实验表明,在不同故障类型、不同过渡电阻的条件下,该方法均能够实现准确的故障定位。     

基于小波包变换的转子断条故障特征提取

针对鼠笼式感应电动机断条故障会在定子电流中产生特征频率的特点,采用双Hilbert变换对采集到的电流信号预处理,并且利用小波包变换提取故障特征信号。通过小波包分解,使得故障频率在每个子频段中突显出来。通过增加小波时域波形的波峰数,有效地抑制频带重叠现象和频谱泄露。双Hilbert变换解决了基频能量串扰的问题,让故障频率更容易提取。采用子频段节点重构系数均方根值变化率作为故障判断考察指标。通过实验室应用,验证该方法能够有效地识别转子断条故障。     

基于角点匹配的强力输送带接头识别算法

为精确定位输送带内部钢丝绳损伤,提出一种基于角点特征向量匹配的接头识别算法。该算法以接头为基准点,根据归一化积相关算法筛选出完整的接头图像,利用Harris角点作为目标特征点计算该特征点的haar小波响应分布,形成接头图像的特征向量并依据特征向量匹配识别出每个接头。实验表明,该算法不仅具有良好的光照、平移鲁棒性和识别率,而且速度快、效率高,可以有效解决接头识别和故障定位问题。     

基于SVM增量学习算法的煤矿高压断路器故障模式识别方法

高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号以及分合闸振动信号为状态监测量,模拟了弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常与线圈老化4种常见故障,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,并利用新增数据样本对其进行了验证。结果表明:支持向量机增量学习算法可准确识别上述4种常见故障,并可以通过对新增样本的不断学习进一步提高识别精度。     

一起供电故障的分析

我矿建井期间,并下临时泵房的380V供电从地表变电所铺设一条3×25电缆供给（水泵电机50kw）,水泵工作正常。后因井下涌水增大,又增设一台水泵（电机50kw）,同时又铺设2条3×25电缆。经计算,3条电缆足够供给2台电机的供电容量。计算公式如下（单台电机电流）I=功率（kw）100可是,当安装完毕试泵时电机却不能正常启动。勉强启动后水泵的扬程不足。明显是电压太低所致,并且电缆发热。检查变电所送人电缆的电压为400V,为此,让一位老电工处理故障,他将电缆重新配接后,2台水泵遂工作正常。事后分析原因是：原配接电缆将每根电缆传送…     

基于RBF神经网络的室内10kV真空开关柜故障诊断系统

基于RBF神经网络的诊断模型,提取反映10 kV真空开关柜故障信息的电流信号,母线温度信号,电缆接头温度信号特征量等,用来训练神经网络。通过仿真,证明10 kV真空开关柜故障诊断系统高效、准确,可以推广应用。     

双鼠笼电动机转子断条识别

使用分层法与多回路法建立了计及趋肤效应的独立端环型双鼠笼电动机多回路模型,并 利用该模型计算分析了不同断条情况下采煤机空载试车启动过程中定子电流的时频特征。使用 同步提取短时傅里叶变换对启动电流进行时频分析,基于时频分析所得曲面在幅频面与时频面 的投影,定义了幅频面夹角和时频面夹角,可用于电动机上、下笼断条故障识别与导条断裂数量 确定。仿真实验表明,幅频面夹角可用于判别早期上笼或者下笼断条故障;时频面夹角可用于大 致确定导条断裂数量。     

MED结合分层模糊熵在刮板输送机故障识别中的应用

对刮板输送机进行故障识别可保障刮板输送机实现快速故障定位与维修,减少故障维修带来的经济损失。对刮板输送机故障类型进行分类,以表征各个易损部件状态的参数作为故障诊断的输入信号,构建基于最小熵解卷积(MED)和分层模糊熵的刮板输送机故障诊断模型。分析基于MED结合分层模糊熵的刮板输送机故障诊断流程,对比采用MED、分层模糊熵和MED结合分层模糊熵算法在不同样本集中的准确率。结果表明,采用MED结合分层模糊熵得到的诊断结果准确率更高且更为稳定,在复杂结构的故障诊断中表现出明显的优势。     

煤炭运输设备故障自动识别系统研究

为了提高煤炭运输设备故障自动识别系统的智能化程度,利用传感器感知信息技术,对煤炭运输设备故障自动识别系统进行研究。采用传感器建立信号采集数学模型,感知设备运行信息,并消除运行信息中的干扰信号;采用抗干扰能力强的排列熵空间重构信号,提取煤炭运输设备故障信号特征;将设备故障信号特征作为SVM特征空间上的训练数据集,计算最优分类函数划分设备故障信号特征类别,根据划分的信号特征类别,自动识别输送机设备故障,确定煤炭运输设备技术参数和故障信号。测试结果表明,此次研究的故障自动识别方法提取的故障信号排列熵特征值具有明显的区分度,故障平均识别精度高达96.86%。     

基于电力信息物理系统的输电线路故障辨识研究

影响线路参数变化的因素较多,导致输电线路故障辨识效果较差,设计基于电力信息物理系统的输电线路故障辨识方法。对电力信息物理系统的电流潮流计算增加线路的辨识性,并定义电力信息适应度函数,然后对电功率与电容处理,对线路的情况进行辨识,根据电压与电流之间的比例来推测出具体部位实现基输电线路故障辨识。实验结果表明,该方法在输电线路正常与故障情况下都能准确判断出输电线路的情况,具有较好的输电线路故障辨识效果。     

煤矿井下柔性直流输电系统短路故障识别研究

当前的煤矿井下柔性直流输电系统短路故障识别方法没有提取供电系统的电力信号特征,导致故障识别精度较低与故障识别性能较差。为了解决这一问题,提出煤矿井下柔性直流输电系统短路故障识别方法。首先,利用经验小波变换提取煤矿井下柔性直流输电系统短路故障特征量;其次,根据故障特征量提取结果构建电力相关矩阵,进而获取电力运行状态;最后,融合电力相关数据得出电力短路故障发生的概率,即为短路故障识别结果,实现煤矿井下柔性直流输电系统短路故障识别。实验结果表明,所提方法的故障识别精度高和故障识别性能好,可以在实际中进一步推广。     

基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法北大核心

由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。     

基于小波包熵和流形学习的垮落煤岩识别

针对垮落煤岩识别的技术问题,基于垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于小波包熵和流形学习的特征提取方法。该方法首先对振动信号进行小波包分解并单支重构,计算该信号的小波包能量熵,从而确定信号能量分布的复杂度,计算各频带的样本熵,从而确定各频带小波包系数的复杂度。以小波包能量熵和频带样本熵构造特征向量,输入BP神经网络识别垮落煤岩。然后利用局部线性嵌入(LLE)挖掘特征向量的低维流形结构,并输入神经网络对比其识别效果。并提出了未知样本低维估计方法以得到其低维嵌入。结果表明:基于小波包熵和LLE提取的特征向量准确又简单,输入神经网络识别率达到92.5%;基于低维估计方法得到的未知样本低维嵌入也较准确。     

矿井交流提升机双闭环调速系统设计

针对转子串电阻调速的机械特性较软,具有耗能大、启动不平稳、故障率高等缺点,设计了斩波式串级调速系统。为了提高静态调速精度,并获得较好的动态特性,系统采用电流负反馈与转速负反馈的双闭环控制方式,通过调节器的调节,最终获得转速无静差系统。系统调速范围宽,转速可在950～1 350 r/min连续可调。实现了阶跃输入时的实际转速对给定转速的跟踪,而且稳态时无偏差。电动机等速运行时能够平滑过渡到自然特性曲线,实现了无级平稳调速的全新功能。     

Feature extraction of induction motor stator fault based on particle swarm optimization and wavelet packet

To effectively extract the interturn short circuit fault features of induction motor from stator current signal, a novel feature extraction method based on the bare-bones particle swarm optimization (BBPSO) algorithm and wavelet packet was proposed. First, according to the maximum inner product between the current signal and the cosine basis functions, this method could precisely estimate the waveform parameters of the fundamental component using the powerful global search capability of the BBPSO, which can eliminate the fundamental component and not affect other harmonic components. Then, the harmonic components of residual current signal were decomposed to a series of frequency bands by wavelet packet to extract the interturn circuit fault features of the induction motor. Finally, the results of simulation and laboratory tests demonstrated the effectiveness of the proposed method.     

笼型异步电机转子断条故障诊断技术的研究

为了实现对笼型异步电机转子断条故障的有效诊断,设计了一套基于LabVIEW的转子断条故障诊断系统。针对笼型异步电机的定子侧电流信号,采用自适应陷波器对该信号进行陷波处理,以消除工频分量对断条故障特征分量的干扰,然后在快速傅里叶变换频谱上,实现对断条故障的识别。实验证明,该系统能够对断条信号进行有效的识别。