基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

应用独立分量分析的激光测风雷达湍流频谱分解

针对大型风力发电机机组中常见的脉动湍流、风机尾流与涡流等湍流信号,研究了利用自然梯度下降的独立分量分析方法的湍流频谱分离效果,以区分中心风速与湍流信号,提高风机机组的综合工作效率。首先分析了风机组中常见湍流信号的后向散射与频谱分布特点,然后依据这些特点设计了对应的独立分量分析模型。在仿真结果符合要求的基础上,进行了双目激光雷达天线的风速采集与实际分离效果检测。实验结果表明,在大气折射率结构常数C2n≤10-14同时广义大气常数α≥4的通常情况下,利用双目信号能够分离出一个湍流中心和一个中心风速。对1 s内两个谱峰的波动范围进行统计,获得(2.59±0.05)MHz的中心风速以及(1.22±0.19)MHz的湍流中心估计,且二者的平均信噪比分别为25.93 dB和31.01 dB,能够在获得稳定的中心风速估计的同时得到一个较为稳定的湍流中心估计。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

基于二分比较法的架空线路故障判断原理及其应用

针对架空线路故障判断问题,文章介绍了二分比较法的原理及二分巡线器,并通过实例阐述其现场应用     

一种快速判断开关回路故障范围的智能终端的研制

目前,由于早期的变电站开关的操作机构和回路元件老化,容易发生开关机构故障、分合闸线圈烧坏、操作插件损坏、操作回路异常等故障现象,当开关操作失败后,需要保护、开关检修两个专业的人员赶到现场进行检修,再根据排查结果对故障范围进行讨论判断分析,导致停电检修时间长,且耗费大量人力、物力,影响恢复供电的及时性。针对开关控制回路断线的问题,研究了一种能快速判断开关控制回路断线故障范围的智能终端,以缩短检修时间,节省现场维护的人力、物力,还能实现远方监视判断。     

案例推理式输电线单端电流行波故障测距

针对线路单端电流行波故障测距因波头标定困难所导致的测距可靠性不高、难自动执行等不足,提出基于历史数据进行案例推理的经验学习式改进思路。首先分析线路故障实录行波的形态特征和影响故障距离折算的因素。针对故障的复发性和多厂家、跨平台、不同电压等级线路故障波形的相似性,对测距过程中的波头标定和距离折算2个关键阶段进行参数化、案例化描述,根据相应特征属性于历史案例库搜索最相近样本进行算法参数复用从而实现智能测距。该方法能够对复发性故障实现测距结论复用,能够对高相似度故障样本实现测距方法复用,测距效果随历史故障样本积累而提升。不同厂家行波装置获得的大量故障实录数据表明该方法可行、有效。     

基于智能故障指示器的故障定位系统研究

文章面向城乡配电网,通过低廉的成本实现配电网的故障信号采集、故障区段定位,降低配电网线路的故障查找时间和查找成本,研究为供电企业提供的一套以故障定位为核心功能的配电自动化系统设计,加快供电恢复,从而提高供电可靠性。     

PTA污水厂COD在线监测结果不合格原因分析及对策

对在线自动监测仪监测结果与人工化验数据存在误差的原因进行分析,以提高在线自动监测仪监测结果的科学性和可靠性,并提出了相对应的建议,有效提升装置出水合格率。