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特高压直流输电工程中,及时发现并排除换流阀冷却系统的主循环泵的故障,对保障换流阀的稳定运行具有重要意义,为此针对主循环泵在故障时产生的振动信号,提出一种基于二维图像和卷积神经网络的阀冷系统主循环泵故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)对振动信号进行去噪处理:使用VMD分解轴向、竖直径向和水平径向的振动信号,基于相关系数法获取最优本征模态分量;使用SVD对分量信号滤波后,通过分量空间重构获取去噪后的振动信号。然后,通过格拉姆矩阵将时序振动信号转换为振动图像,提取振动信号的时空特征。最后,将轴向、竖直径向和水平径向振动图像多通道并行输入AlexNet深度卷积神经网络,通过卷积层和池化层实现多层次特征融合,提高故障诊断准确率。分析结果表明,该模型故障诊断精度为91%,优于多层感知机算法、一维卷积神经网络和浅层卷积神经网络,可以为阀冷系统主循环泵的故障诊断提供方法基础,为现场人员安排计划检修提供理论依据。 相似文献
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虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)控制思想是通过模拟传统的同步发电机的输出特性来提升分布式电源(Distributed Generation,DG)对电网的友好性。但是,传统的VSG不具备在电网故障情况下抑制故障电流的能力,同时也无法提供无功支撑。文中针对该问题,建立VSG模型,分析电网电压对称暂降过程中的VSG的行为。提出了一种适用于电压暂降故障的含有无功补偿功能的VSG控制策略,能够保证故障期间VSG输出不过流,故障瞬间和故障清除瞬间无暂态电流冲击并输出最大无功功率。并给出了限流控制方法的原理分析和具体参数整定原则。最后通过仿真验证了所提的控制策略的正确性和可行性。 相似文献
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虚拟同步发电机(VSG)控制将同步电机的转动惯量和阻尼系数引入到逆变器的控制中,改善了系统频率响应特性,增强了微电网抗干扰的能力,但是牺牲了一定的动态调节性能。在此基础上,提出了一种VSG转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略。建立VSG的数学模型,分析各参数对系统输出特性的影响;在VSG控制的基础上引入转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略,并给出相应参数变化情况下的稳定性分析;通过MATLAB/Simulink仿真对比定参数VSG控制与转动惯量和阻尼系数协同自适应控制策略的控制效果,验证了所提控制策略的可行性和有效性。 相似文献
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目前,电压暂降已成为影响最突出的电能质量问题之一,为有效分析雷击对电网暂降的影响程度,对雷击导致电压暂降的情况进行了详细分析,准确辨识了包括雷击导致暂降情况在内的4种暂降类型,为合理划分暂降责任提供重要依据。文中首先分析了雷击故障导致暂降的有效值波形与普通短路故障之间的区别,归纳了短路故障、雷击、变压器投切及感应电机启动4种暂降类型电压有效值波形的特点,引入5个暂降电压特征指标,并建立了暂降类型辨识特征矩阵。然后采用基于粒子群聚类优化的决策树支持向量机(PDT-SVM)分类器对4种暂降类型进行辨识。分类器的训练与测试数据均来自电网实测暂降电压数据,与工程实际密切贴合。最后,算例分析结果验证了算法的有效性和准确性。 相似文献
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针对噪声干扰下的稳态以及暂态谐波检测问题,首次提出一种基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法。首先利用经验小波变换从电力谐波信号中提取出一组具有紧支撑频谱的调幅-调频分量,实现各次谐波与基波信号的分离。接着对分离出的谐波分量进行Hilbert变换,从而获取各次谐波的幅值和频率检测参数以及暂态谐波的扰动起止时刻。对多类谐波信号的仿真结果表明,所提方法有效避免了传统Hilbert-Huang变换存在的模态混叠问题,即使在低信噪比下也能实现多频谐波信号的自适应分解,在确保各类参数检测结果精度的同时,兼具良好的噪声鲁棒性和检测实时性。 相似文献
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针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是非监督的深度神经网络,由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加起来组成。首先使用无标签的数据样本自下而上的对各RBM层逐层训练,得到各层最优参数;再以此为初始参数将DBN展开成反向传播的结构,使用带标签的数据样本进行全局的参数微调;最后得到DBN分类网络。这一过程中,有效避免了特征提取的人工操作,解决了网络训练的局部最优问题,使断路器故障诊断更加智能化。通过试验结果可知,该方法可准确、可靠地用于诊断断路器主要机械故障。 相似文献