基于EEMD和DT-CWT的滚动轴承在非稳定运行时的故障诊断研究

为解决滚动轴承在变转速工况下的频率谱模糊及强噪声工况下的微弱故障信息提取问题,提出基于EEMD和DT-CWT相结合的故障特征分离法。首先应用阶次跟踪技术将非平稳的时域信号转化为平稳的角域信号,再运用EEMD技术对角域信号进行预处理,应用互相关与峭度准则提取有效的IMF分量,最后对IMF分量进行DT-CWT降噪,分析降噪后的角域信号阶次谱,能够有效提取特征阶比。通过实验验证了该方法的有效性,为实际滚动轴承在非稳定运行时的微弱故障识别提供参考。     

基于EMD近似熵的高压断路器故障诊断

为了利用断路器较少的状态数据样本对断路器的主要故障进行分析与判断,提出以近似熵作为一种新的断路器振动信号特征量,通过在SF6断路器上进行试验,采集到正常状态、铁心卡涩、润滑不足、底座松动4种状态的样本。将原始信号利用经验模态进行分解,得到的一组固有模态函数分量做为近似熵算法的输入,将多个分量的近似熵组成一个特征向量来表征原始信号。最后,引入支持向量机对不同状态的样本进行有效分类,验证以近似熵作为断路器振动信号特征量的有效性。     

面向台风天气下主动配电网韧性提升的改进分级减载策略

为有效提升台风天气下主动配电网的韧性，提出同时考虑分级减载和同级负荷削减的主动配电网韧性提升方法。首先，综合考虑台风天气下强风和暴雨对配电网的影响，通过建立Batts台风风场模型和暴雨压强模型实现了对配电网元件故障率的量化分析，进而采用蒙特卡洛(Monte Carlo)法模拟台风天气下的主动配电网故障场景，并利用系统信息熵进行场景筛选，确定故障规模。其次，提出了同时考虑最大化一级负荷存活量与故障孤岛中同级负荷削减逻辑的主动配电网分级减载策略。然后，提出包括综合鲁棒性、一级负荷损失速度和损失率、总负荷曲线面积缺失比的4个主动配电网韧性评估指标，并通过遗传-粒子群融合算法(hybrid GA and PSO algorithm, GA-PSO)对配电网韧性评估模型进行高效求解。最后，基于Matlab 2020a仿真平台建立某实际配电网和IEEE 118节点测试系统算例，验证了提出的考虑分级减载的台风天气下主动配电网韧性评估方法的正确性和有效性。