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针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
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不对称电压暂降情况下光伏逆变器输出电流峰值的控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
不对称电压暂降在电网实际运行中时有发生,此时电压负序分量的出现将导致光伏逆变器输出功率波动和三相电流畸变;同时电压暂降情况下电压幅值的降低使得输出电流峰值的增大,进而给光伏系统运行带来安全隐患。为此,需进行不对称电压暂降情况下光伏逆变器输出电流峰值控制策略的研究。对目前研究较为广泛的不对称电压暂降情况下光伏逆变器控制方法进行了分析,着重研究了光伏逆变器的三相输出电流,给出了三相电流峰值和可能出现的最大电流峰值的计算方法,进而提出了限制电流峰值的方法,能够保证不对称电压暂降情况下光伏逆变器输出电流不会超出最大电流限值。仿真分析验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对部分风场因有标签故障样本数据稀少而导致风电齿轮箱故障诊断准确率不高的问题,提出了一种小样本下混合自注意力原型网络的故障诊断方法。首先,通过原型网络将振动信号映射到故障特征度量空间;然后采用位置自注意力机制和通道自注意力机制进行矩阵融合构建混合自注意力模块,建立原始振动信号的全局依赖关系,获取更具判别性的特征信息,学习风电齿轮箱各健康状态下的度量原型;最后通过度量分类器进行模式识别,实现小样本条件下风电齿轮箱的故障诊断。实验结果表明,所提出的混合自注意力原型网络故障诊断方法在不同小样本数据集上均能实现风电齿轮箱高精度故障诊断。 相似文献
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针对旋转超声钻用于建筑装修时,噪声小而效率偏低的问题,笔者进行了振动钻机构原理创新与试验研究。首先,搭建了高低频复合旋转超声的试验振动样机,可以实现稳定的高低频复合轴向振动钻孔作业;其次,以黏土砖为对象,进行了钻孔效率试验与振动分析,低频振动的引入,虽然使超声锤击工件表面的时间缩短了80%,但在进给力基本不变的条件下,钻孔速度提高了一倍左右,噪声仍可控制在60dB(A);最后,结合振动特性分析可以推断,在高低频复合振动钻孔过程中,超声振动主要负责对脆性材料的破碎作业,而低频振动主要负责将破碎后形成的颗粒快速离开切削区,从而提高钻进速度。因此,高低频复合振动钻进新原理,可以发挥高频振动与低频振动的优势,有望发展为一类新型钻孔装备。 相似文献
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能量路由器可以作为统一接口组织分布式能源和负荷构成能源局域网,但由于电力电子装备无法提供传统同步电网中的惯性、阻尼和功率分配机制,降低了其并网友好性和运行可靠性。提出了一种具备虚拟惯量的能量路由器模型与控制方法,并研究了其组网运行方式,对其交流接口采用虚拟同步发电机(电动机)控制策略替代,对其直流接口采用无源控制(Passivity-based Control,PBC)策略,使能量路由器不仅具备惯性与阻尼特征,同时也可解决直流变换器的恒功率负载问题,并模拟电机特性实现功率调节机制,有助于增强接入电网的稳定性,仿真验证了所提组网方式和控制策略的有效性。 相似文献
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面对配电网供电需求的增大、连接复杂度的增高以及可再生能源接入等问题,研究和发展智能配电网保护控制成为电力系统发展的必然选择和趋势。提出基于广义节点的配电网集中式差动保护方法,根据电网实时结构和测量可用性变化情况,应用广义节点的概念,确定差动保护的最小差动区间,即一个由保护终端构成的、封闭的合围若干电气元件的最小集合。基于广义基尔霍夫定律建立了数学模型,给出了计算方法,通过算例分析验证了该算法的可行性,可以解决分布式电源接入以及出现部分环网情况下配电网的保护问题。 相似文献
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