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在电动机运行过程中,转子断条故障将导致电动机出力降低,性能恶化。因此研究更高效的电动机故障诊断方法来对其进行检测迫在眉睫。针对电动机转子出现断条故障时定子电流信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和神经网络相结合的转子故障诊断方法。该方法首先将原始信号分解为突出了原信号不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数(IMF)分量,然后将各IMF分量输入到BP网络中进行训练学习和故障诊断。将此方法应用于电动机转子断条故障的识别,实验结果表明,该方法能快速准确地识别转子断条故障。 相似文献
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本文设计了一种基于单片机和FPGA的低频数字相位测量仪。系统采用等精度的测量方法可以较精确的测量出两个相同频率信号的相位差。系统中的FPGA部分进行数据采集,单片机部分对数据进行处理,并在数码管上显示待测信号的相位差。与传统相位测量仪相比,本系统有处理速度快、稳定性高、性价比高等优点。 相似文献
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针对电力系统非线性和非平稳性暂态复合扰动信号的提取要求,采用经验模态分解(EMD)从信号的时间尺度特征出发对信号进行分解,实现了信号自适应的频带划分,在此基础上进行Hilbert变换,分离出了各扰动信号的时间、频率和幅值特征,仿真结果表明该方法对电力系统非平稳的扰动信号具有较好的分析效果。 相似文献
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对于电网中的谐波抑制方法是无源滤波器和有源滤波器。无源滤波器根据交流电路串、并联谐振的原理,使高频成分流到地线而消除对电源的污染。有源滤波器采用补偿谐波电流的方式消除非线性负载对电源的污染。上述方式是以牺牲谐波电能为代价达到谐波抑制的目的。文章以无源滤波器滤波为例,提出使用多抽头变压器提取谐波电能的方法。经过实际测试,证明所提出的方法简便,可行性高,节能效果明显。 相似文献
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加速度传感器输出值精确测量是相关数据预测的必要前提,为补偿制造工艺和测量环境影响带来的加速度传感器输出误差并准确预测加速度传感器输出数值,提出了基于自适应归一化奇异谱和神经网络的加速度传感器误差补偿及数值预测方法。首先分析加速度传感器输出误差产生的原因;然后根据奇异熵定阶去噪的方法提出了自适应奇异谱方法用于加速度传感器误差自适应补偿;最后选用基于滑动窗的径向基(radical basis function, RBF)神经网络作为加速度传感器输出数值预测方法,并用粒子群优化算法优化RBF神经网络的初始参数。实验结果表明,自适应奇异谱方法可以有效补偿加速度传感器输出误差,并可以选定不同的自适应参数以满足不同误差需求,并且粒子群算法优化的RBF神经网络可以有效预测加速度传感器输出数值。 相似文献
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传统的电力参数测量系统大多是以微控制器,DSP为核心的软硬件系统,存在着处理能力不足、可扩展性差等缺点.文章以快速傅立叶变换(FFT)为理论依据,将SOPC技术应用到电力领域,在FPGA中嵌入了 32位NiosⅡCPU软核系统,可实现对电能信号的采集、处理、存储与显示等功能,实验结果表明处理精度符合预期,实现了实时系统... 相似文献
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