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2.
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection, HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。 相似文献
3.
4.
基于E-SPCM的直线电机动子位置高精度测量方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对直线电机动子位置测量,引入一种基于扩展采样相位相关法(E-SPCM)的亚像素位移图像检测方法,以提高测量精度和抗干扰性。首先建立了直线电机位置检测系统,通过高速相机实时采集条纹图像序列;其次对条纹图像进行边缘特征提取,利用相位相关得到相邻条纹图像的互功率谱,即动子位置的整像素位移;进而对整像素邻域的互功率谱进行上采样相位相关计算,实现高精度的亚像素位移测量,进一步由系统标定得到实际位移值。对比传统相位相关算法,所采用的方法能够提高测量精度且有很好的噪声抑制性能,最后搭建了实验检测平台,验证了算法的有效性。 相似文献
5.
6.
配电网智能化的关键在于利用有源电力滤波器(APF)综合控制电能质量.通过研究分析APF的结构及其原理,建立等效电路模型,简化电流检测,不需要分离正负序电流,也不需要提取无功电流和各次谐波电流,即可获得指令电流.基于准比例谐振(PR)控制,实现对各种频率分量协调控制,分析无源阻尼法中各增阻尼方式,综合考虑各阻尼放置位置对LCL型滤波器滤波性能及功率损耗带来的影响,选择最优化方式且选取合适的阻尼值,控制LCL型滤波器来抑制高频谐波,补偿配电网中无功电流、负序电流、零序电流及高次谐波电流. 相似文献
7.
准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化(MVO)算法易陷入局部最优的缺点;然后,在MVO算法的位置矢量更新中,引入一种非线性惯性权值下降策略,并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索,采用HIMVO算法对SVM参数寻优,将优化后的HIMVO-SVM算法用于光伏发电功率预测。最后,在3种不同天气类型下对某地光伏电站输出功率进行预测仿真实验,预测结果与SVM、MVO-SVM方法预测结果进行对比,验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。 相似文献
8.
《电力电容器与无功补偿》2020,(4):138-144
随着配电网电力电子化的蓬勃发展,电网中的谐波逐渐向高频延伸,超高次谐波(2~150 kHz)已成为不可忽略的新型电能质量问题。准确测量是研究超高次谐波的基石,但受传统谐波测量理论体系的限制,当前测量方法已不再适用。本文简要分析了电力电子变流器超高次谐波产生机理,并从基波频率的关联性角度对比了谐波和超高次谐波的差异性,在此基础上探讨GB/T 17 626.7所规定的谐波测量方法应用于超高次谐波的适用性,继而提出一种在等间隔同步采样方式下谐波和超高次谐波采用不同谐波分群方式的通用型测量方法,实现二者的兼容,并通过仿真和实测数据验证了该测量方法的合理性,为超高次谐波传播特性、兼容水平规划以及治理效果评价等内容的研究提供基础。 相似文献
9.
智能变电站网络性能对变电站继电保护的实时性、信息传输的完整性和应用的有效性有直接影响。从仿真建模角度探究智能变电站网络实时性,为变电站通信网络系统运行提供分析手段和优化方法。首先剖析智能变电站通信网络系统结构,利用OPNET模拟智能变电站通信网络运行场景。接着在深入分析智能变电站通信网络实时性情况的基础上,提出基于DiffServ机制的交换式局域网网络性能优化方案。最后通过OPNET仿真平台模拟和分析该方案的运行场景。结果表明所提方案能够有效提高智能变电站的网络性能。 相似文献
10.
为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。 相似文献