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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 133 毫秒
1.
提出了一种基于小波包分析的三级式发电机旋转整流器故障特征提取方法。对整流二极管常见的故障进行了分类,通过建立故障模型,仿真得到故障信号,并对各类故障后电机的励磁电流进行小波包分解、重构,提取能量特征向量,为旋转整流器的故障诊断奠定了基础。  相似文献   

2.
基于小波包分析的录波数据压缩原理   总被引:1,自引:1,他引:1  
本着对数据采样率、压缩率要求较高的原则,提出了将最优小波包基变换应用到故障行波数据的压缩上。对故障暂态信号采用更高频率进行采样,利用小波可变时频窗及检验信号奇异性的优点进行信号分解.在此基础上,利用小波包最优基对高频段即细节部分再分解而获得局部最优信息的优点进行故障数据的综合压缩。EMTP依频线路上仿真.并分析了压缩后数据的实用性,说明用该原理实现的录波器压缩数据.在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比。‘  相似文献   

3.
电机是一种复杂的旋转机械,故障种类多而且难以辨别。为了对电机的常见故障进行正确、快速地检测,在分析电机故障特征的基础上,对采集来的电机振动信号的时域和频域进行了小波包分解;利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波系数重构,诊断故障发生的类型。仿真试验结果表明:小波包分析是对电机故障进行检测的有效方法,同时也给出了一种思路,为电机故障实时检测提供了理论依据。  相似文献   

4.
电机低频运行时发生故障的特征频率与电源频率之间的差值较小,采用传统的3层小波包分解法不能满足频率细化的要求。对电机在正常和故障两种运行状态下的定子电流信号进行8层小波包分解,细化了电机电流低频段序列,提取出能够较为准确反映电机故障的特征向量。将其特征能量进行了对比分析,从正常和故障信号的特征能量对比结果证明了利用8层小波包分解和重构的方法能够更准确地判断电机故障。  相似文献   

5.
小波包分析技术在大型电机转子故障诊断系统中的应用   总被引:26,自引:7,他引:26  
通过精密离心机电机驱动系统和机械系统的故障机理的分析,提出了两种故障信号基于小波包分析的特征提取方法.一个是渐进性故障信号的特征提取方法,控制器误差信号通过小波包分解与重构,最后在最低频段的节点得到了已经去噪的故障信号.另一个是振动信号频带能量的特征向量提取方法,动平衡系统的振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了系统机械运行状态的改变,每个能量成分被提取形成特征向量用于故障诊断.试验与仿真结果表明这种基于小波包分析的故障方法具有算法简单、可行的优点.  相似文献   

6.
根据滚动轴承振动信号的不同故障模式在频域能量分布中的差异性,提出了基于小波包分解与重构和BP神经网络的轴承故障模式识别技术。论文首先对轴承振动信号进行小波包三层分解,完成了振动信号在空间的完整拆分,同时得到了第三层由低频到高频的小波包分解系数,再依据小波包分解系数分别重构各频段的信号,并提取信号各频段的能量。然后利用信号各频段的能量组成的特征矢量作为BP神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得不同故障模式识别网络模型,最后利用测试数据对建立起来的BP神经网络模型进行检验,通过BP神经网络判别滚动轴承的故障类型。实验结果证明,采用小波包分解与重构和BP神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。  相似文献   

7.
基于小波包分析的电机故障检测   总被引:5,自引:1,他引:4  
电机是一种复杂的旋转机械,故障种类多而且难以辨别。为了对电机的常见故障进行正确、快速地检测,在分析电机故障特征的基础上,对采集来的电机振动信号的时域和频域进行了小波包分解;利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波系数重构,诊断故障发生的类型。仿真试验结果表明:小波包分析是对电机故障进行检测的有效方法,同时也给出了一种思路,为电机故障实时检测提供了理论依据。  相似文献   

8.
针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率。增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象。对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标。通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障。  相似文献   

9.
三角样条小波TSW(Trigonometric Spline Waelet)是作者首先提出适合电力系统信号处理的小波函数,它是对称的半正交小波。基于它的小波包称为半正交小波包,与Daubechies小波迭代算法不同,三角样条小波是对称的或反对称的小波,基于它的滤波器具有线性相位或广义线性相位,因而可避免信号相位失真,实验结果表明半正交小波包对故障信号的分解,压缩,重构比Daubechies小波包效果明显,另外对故障信号的小波包分解的不同频带的特征值和正常信号的特征值进行比较,可以对故障信号进行谐波检测和定位。  相似文献   

10.
小波包与神经网络在电机故障诊断中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
朱文  侯北平 《电气自动化》2006,28(1):10-11,16
文章对电机的故障特点进行分析,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,结合小波包的能量特性,提出了故障信号在不同分解频段的能量特征概念及算法,并将其与BP神经网络相结合,提出了一种新的电机故障诊断方法,实验结果证实了该方法的正确性和有效性。  相似文献   

11.
作者对电力扰动信号的时-频局部特征进行了分析,针对信号压缩过程中的阈值选取问题提出了最小极大法.按照最小极大法选取阈值并压缩信号分解的各细节版本,信号的时-频局部特征不会丢失.对影响压缩效果的分解层数和频带重叠问题进行了研究,并提出了有效的解决策略.测试结果表明提出的压缩方法可以获得很好的压缩效果,在特征信息不丢失、基频分量不失真的情况下,压缩比仍比较高,是解决电力扰动信号压缩问题的一种有效方法.  相似文献   

12.
基于提升格式的实时数据压缩和重构算法   总被引:15,自引:2,他引:15  
提出了一种新的实时数据压缩和重构算法。算法采用基于提升格式的线性整数变换小波双正交滤波器组合哈夫曼编码方法对电力系统的实时数据进行压缩和解压缩,并利用实测数据对算法进行验证。实验结果表明该算法所耗时间短,数据压缩倍数提高到接近9倍,是一种有效的数据压缩和重构方法,尤其适用于电网动态监测系统连续记录数据的实时压缩和去噪。  相似文献   

13.
针对电力信号的采集和压缩问题,提出采用压缩感知理论对电力信号进行压缩采样和重构的方法,避免了传统的冗余采样。首先对采用压缩感知理论进行电能信号压缩采样的可行性进行了分析,并讨论了几种典型的压缩感知重构算法的具体实现方法和特性;然后采用这些算法,对一维稀疏信号和傅里叶变换基下稀疏的含有谐波和间谐波的电力信号进行重构实验。仿真结果表明,贪婪类压缩感知重构算法计算复杂度低、速度快,更适合一维电力信号的重构,其中SAMP算法可以在稀疏度未知的情况下,使用更少的采样值精确重构原始信号。  相似文献   

14.
在小波压缩技术的基础上,使用提升小波包最优基的方法解决电能质量信号的数据压缩问题。利用先分解后搜索的提升小波包最优基分解信号,再对最优基下小波包系数作阈值处理,消除幅值较小的系数,达到压缩的目的,最后对压缩后的数据进行重构,并将其与小波变换、最佳小波包变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果证明,提升小波包最优基变换的方法.在电能质量数据压缩中取得了满意的效果。  相似文献   

15.
针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。  相似文献   

16.
海量多元异构智能电网数据未经处理就进行压缩与存储,存在压缩误差大、运行时间长的问题,影响压缩储存效果。因此,提出基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法。融合海量多元异构智能电网数据,推导出准确的智能电网数据,通过Tucker分解智能电网大数据压缩方法,压缩海量多元异构智能电网数据。采用可扩展标记语言(XML)技术预处理数据,结合非关系型的数据库技术,实现海量多元异构智能电网数据的快速存储。试验结果表明,该方法的线路电阻、电抗动态参数估计准确性高,数据压缩平均绝对误差、F 范数误差低,运行时间短,具有一定的实际应用性能。  相似文献   

17.
提出了一种基于压缩传感的三相电能质量数据压缩新方法。首先,将时间t内的三相电能质量扰动信号转换为3t时间内的一维信号;然后,将传统的多频带融合问题理论应用于压缩感知稀疏基设计中,构造稀疏基;最后,选取高斯随机矩阵作为观测矩阵,OMP算法作为重构算法,重构三相电能质量扰动信号并利用MATLAB进行仿真。实验结果表明,该方法可以有效压缩三相电能质量数据,实现三相电能质量扰动信号同时处理,并同时检测出多项性能指标参数。  相似文献   

18.
摘要:综合能源系统是集多种能源为一体,便利于人民生活的一种综合供能系统。综合能源信息的采集与分析是构建综合能源信息系统的基础和前提。本文提出一种基于复合数据结构压缩感知的综合能源数据压缩采集方法。首先,对综合能源数据进行分析,研究综合能源数据存储的复合数据结构,实现多源综合能源数据的数据融合;然后,利用综合能源数据设计复合数据结构的归一化过完备字典,将其应用于综合能源数据的压缩采集和信号重构;在此基础上,提出能够处理综合能源数据的压缩感知重构算法,并利用压缩感知重构对用户的综合用能特性进行分析,最后通过仿真结果验证了本文设计方法对处理综合能源数据的有效性。  相似文献   

19.
电力系统周期性数据大比率压缩算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对电力系统大量周期性实时数据,提出了一种新的数据压缩与解压缩算法.针对周期性数据循环内与循环间信息不均衡性,基于三次样条插值方法进行重采样以实现整周期采样,克服电网频率波动的影响,消除循环内与循环间信息的耦合,更有效去除循环间数据的冗余性,实现大压缩比.分析了该重采样方法的误差,利用基于提升格式的小波分解对数据等相位点序列分别进行分解与重构,实现数据压缩与解压缩.利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对所提出的算法进行验证,试验结果表明,在相同的压缩比下,重采样之后进行压缩的数据的信噪比优于直接压缩数据的信噪比.  相似文献   

20.
次同步振荡是在电力系统运行平衡点受到扰动后产生的一种异常电磁及机械振荡现象。针对希尔伯特黄变换在次同步振荡分量提取时存在噪声干扰和模态混叠问题,提出一种适用于次同步振荡参数辨识的多重同步压缩变换(MSST)和希尔伯特变换结合的方法。该方法在傅里叶同步压缩变换基础上,对次同步振荡信号时频谱进行多次同步压缩,以此来提高信号时频分布的重构精度和能量聚集程度。通过仿真并结合实际工程录波数据进行验证,首先使用多重同步压缩变换方法对信号进行时频分析,得到信号时频图,然后用多重同步压缩变换变换逆变换分解重构出各个模态分量,最后用希尔伯特变换对提取出来的单个模态分量进行参数辨识,识别其频率、阻尼比、衰减因子等主要参数。仿真结果表明,相比于短时傅里叶变换(STFT)、同步提取变换(SET)和傅里叶同步挤压变换(FSST),MSST能够提高信号时频分布的能量聚集程度和重构精度,能够实现多分量的次同步振荡模态分解。实际数据结果表明该方法能有效克服噪声干扰和模态混叠问题,准确辨识次同步震荡参数,对电力系统安全稳定运行具有一定的参考意义。  相似文献   

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