基于正弦结构元素的自适应Top-Hat变换及发电机特征振动信号增强检测

提出了一种基于正弦结构元素的自适应改进Top-Hat变换方法,并将其应用至发电机定子特征振动信号的增强检测中。该方法通过嵌套遍历循环确定使特征振动信号频率成分能量占比最大的最优结构元素幅值和长度,结合自互补Top-Hat变换来实现对发电机特征振动信号的增强检测。动模实验机组MJF-30-6定子匝间短路的实测信号处理结果表明,该文所提方法能够同时提取和增强定子的2倍频、4倍频和6倍频这3个特征振动信号,给故障的识别和诊断提供了方便,具备参考价值和积极意义。     

一种利用融合相关谱的异步电机故障诊断方法

为提高异步电机故障诊断的可靠性,针对故障特征频谱分量小信号、多成分、难识别的问题,提出一种异步电机融合相关谱故障诊断方法.该方法基于多源信息融合的思想,采用电机定子电流和振动信号的融合相关谱特征作为转子断条及定子匝间短路故障的诊断依据.通过将含有相同故障频率分量的特征信号作融合相关分析,建立不同信号间的相关关系,能够有效抑制单一信号频谱中与故障识别不相关的频谱分量,使得电机故障特征频率分量更加突出,降低故障识别难度.通过仿真分析,揭示了融合相关谱特征频率与电机故障类型的对应关系,实现了转子断条及定子匝间短路故障的快速诊断,并与单一信号频谱分析进行对比,验证了该方法的有效性和实用性,对于异步电机运行状态的准确监测具有重要意义.     

基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断

针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号.所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量进行信号的重构,应用精细复合多尺度散布熵来进行重构信号的分类及故障识别.对3对极发电机匝间短路故障前、后定子振动数据的处理效果表明,所提方法可以对发电机匝间短路故障进行有效识别与诊断,与其他多尺度熵方法相比具有一定优越性.     

基于振动信号的气体绝缘金属封闭输电线路局部放电诊断方法

为对气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)局部放电缺陷进行识别与诊断,本文提出一种基于1.5维能量谱与粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)的局部放电缺陷诊断方法.首先,通过计算局部放电引起的GIL异常振动信号的1.5维能量谱,得到不同类型放电情况的能量波动特征;其次,构建PSO-ELM模型,以1.5维能量谱作为特征量对GIL局部放电故障进行识别与诊断;最后,通过不同方法的对比,验证该方法的优越性,为GIL在输配电系统中的安全、稳定运行提供依据.     

基于机电信号融合的DFIG定子绕组匝间短路故障诊断

定子绕组匝间短路故障是双馈异步发电机(DFIG)常见的故障形式,发生概率高达30%,直接威胁到发电机的安全运行。发电机在复杂多变的环境下运行时,单一故障特征往往难以精准地反映故障,从而易产生误判、漏判的情况。文中提出一种基于电气、机械信号融合的定子绕组匝间短路故障诊断新方法——负序电流差与定子径向振动信号的二倍频分量联合诊断。首先利用支持向量机分别计算单一故障特征下的匝间短路故障概率;然后将其作为D-S证据理论的基本概率分配,依托证据组合规则,得出定子绕组匝间短路的最终诊断结果。实验结果表明:与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法能够更有效地诊断定子绕组匝间短路故障并可靠识别短路匝数,提高故障诊断的精确度,可推广应用至海上风电等对故障识别精度要求更高的领域。     

基于噪声频段提取的水轮发电机故障诊断方法

发电机组的振动和噪声信号能够真实反映其运行状态信息,而噪声信号相比振动信号,能够不受频率、带电状况和设备封闭情况等条件限制。本文基于噪声频率分段提取的方法识别出了水轮发电机异常噪声特征频段为1000~6000Hz,并根据特征频段在各种运行工况时的变化规律,诊断出水轮发电机定子存在局部放电点。大修时的局放试验结果验证了基于噪声频段提取法诊断水轮发电机放电故障的正确性。     

基于PPCA-1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题,提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析,通过对信号降维重构信号,提取信号故障特征主成分,去除强背景噪声干扰;然后对重构信号进行1.5维能量谱分析,从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析,结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比,采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。     

基于小波消噪的汽轮发电机转子匝间短路在线检测

本文将小波消噪法应用于汽轮发电机转子绕组匝间短路故障信号的处理中。在发电机负载运行的工况下,利用小波分析方法并结合发电机的特点和感应电势信号中各种信号的特征及频率范围,对探测线圈上测得的感应电势信号进行消噪处理。试验表明,该方法可以有效地实现对故障信号的消噪处理,适合于发电机转子绕组匝间短路故障的在线检测。     

发电机定子绕组单相接地保护自适应判据研究

分析了发电机机端和中性点的零序基波及3次谐波电压故障暂态分量的特点,在此基础上提出了发电机定子绕组单相接地保护的自适应判据。该判据考虑了零序基波电压及3次谐波电压故障分量的综合效应,并以制动信号谱能量和动作信号谱能量的比值作为制动系数,该值在发电机正常运行时接近为1,在发电机定子绕组单相接地时远小于1。因此,自适应判据有效提高了保护在定子绕组经过渡电阻单相接地情况下的灵敏度。文章还建立了发电机的多回路暂态数学模型,采用半隐格式求解法对定子单相接地故障进行了仿真,结果证明了所提判据的有效性和良好的抗噪性。     

基于 LMD 能量信号和1畅5维谱的轴承故障分析

为了更准确的诊断滚动轴承是否发生故障,提出了利用Teager能量算子求LMD分量能量信号,再做其1.5维谱的方法。局部均值分解（ Local Mean Decomposition,简称LMD）算法分解得到一组乘积函数分量,每一个分量都可近似看作一个线性平稳的单分量信号。 Teager能量算子可以追踪信号瞬态能量,使故障冲击成分突出。1.5维谱具有降低频谱中高斯噪声影响的作用。新的故障诊断方法结合了各方法的优点,能有效地提取滚动轴承故障信号的特征频率及其倍频。通过对实测滚动轴承外圈、滚动体、内圈故障信号的分析,有效地提取了各种故障的特征频率,验证了新方法在滚动轴承故障特征提取中的可靠性。