基于RBF神经网络的变压器绕组及铁心振动信号分离研究

对变压器油箱表面混合的绕组和铁心振动信号进行分离,可以提高利用振动信号诊断内部机械状态的准确程度。文中利用径向基(radial basis function,RBF)神经网络以任意精度逼近非线性函数的优点,建立了以混合振动信号频域特征为输入,铁心、绕组源信号频域特征为输出的分离模型,将采集到的振动信号分为训练集和验证集,用训练集对网络进行训练,验证集进行验证,设定训练误差的目标值,当网络迭代到训练误差达到指定精度时,网络训练完成,从而可以利用该网络实现铁心、绕组振动信号的分离。波形相似系数的计算结果表明,分离信号与振动源信号的相似系数高于0.7,分离效果理想。与传统的盲源分离方法相比,基于RBF神经网络的分离方法克服了前者的两个局限性:一个是源信号排列顺序的不确定性,即分离出的铁心和绕组振动信号的排序无法确定;另一个是信号幅值的不确定性,即分离得到信号与源信号波形相似而幅值差距较大。此方法能够更准确地获得绕组和铁心的振动信号,实现对绕组、铁心机械状态的诊断。     

应用于MOA三次谐波提取的带通滤波器设计

本文介绍了目前常用的MOA阻性泄漏电流提取方法。根据DL/T 987—2005标准所推荐避雷器泄漏电流标准波形,设计了窄带通滤波器,实现MOA阻性三次谐波电流的提取。测量结果表明,该电路可实现对MOA泄漏电流的三次谐波滤波,误差接近1%满足工程需要,因此论文设计的滤波电路可用于MOA泄漏电流的提取技术中。     

PCB型罗戈夫斯基线圈电流传感器设计

介绍了罗戈夫斯基线圈的基本原理.对比普通罗戈夫斯基线圈传感器,设计了基于印刷线路板(PCB)型罗戈夫斯基线圈的电流传感器,其工作频带为0~1 MHz,测量电流最大可达100 A,测量精度为0.1 A.该传感器具有结构简单,抗干扰能力强等优点.