高压染污绝缘子泄漏电流的频谱特征

随着电网电压等级的提高和各类污染的加剧,绝缘子污闪事故日益严重,通过有关特征量提取来实现绝缘子表面状态的监测是预防污闪、提高电网可靠性的关键.为此,以频谱理论和高阶统计量理论为基础,研究了高压污秽绝缘子泄漏电流的功率谱、功率谱频段能量变化规律;提取了泄漏电流的双谱信息,并分析了双谱对角切片和最大谱峰及其对应的频率分量的...     

基于双谱特征的超宽带雷达人体目标识别

为了在人体微多普勒特征不明显条件下识别静态人体目标及人体姿态,提出了一种结合双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征进行人体目标识别的方法。首先,通过分析静态人体目标双谱,提取双谱对角线起伏特性作为分类特征,降低了双谱数据的维数,减少了双谱特征冗余。然后,结合目标强散射点分布特征从不同角度描述目标,并构造用于目标识别的特征向量。最后,用支持向量机实现目标识别。仿真和实测结果均表明,双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征融合的方法可以有效识别出静态人体目标并且实现人体姿态识别。     

双谱分析及其在机械诊断中的应用

提出基于双谱分析的机械故障诊断方法。分析双谱的性质和物理意义 ,探讨双谱抑制噪声和提取故障信息的能力。利用双谱分析 2种典型的机械故障 ,结果显示 ,双谱分析与传统的基于 FFT的频谱分析方法相比 ,能更加有效地提取故障征兆。     

基于双谱熵模型的故障模式识别

提出利用双谱计算信号的双谱熵,并作为特征参量进行故障模式识别的方法。分析了振动信号双谱的特征,在子空间分布概率下,推导了基于能量分布的双谱熵计算方法。在理论推导分析的基础上,进行了某齿轮箱在4种工况下的振动信号提取实验,建立了齿轮箱故障模式识别BP神经网络。最后将双谱熵特征参量作为输入,对设置了4种故障工况的齿轮箱进行了故障模式识别,成功地判别了4种工况,验证了方法的有效性。