一种矿用相控开关短路电流过零点预测算法

现有短路电流过零点预测算法存在计算复杂、误差大等问题。针对煤矿供电系统三相短路故障,提出了一种矿用相控开关短路电流过零点预测算法。该算法利用三相短路故障发生后1个基波周期内短路电流采样数据,通过累加和的方法计算短路电流的直流分量,可减小计算量、消除谐波干扰;将采样数据与直流分量相减,得到短路电流的交流分量;利用交流分量周期性的特点,可预测1个基波周期后任意采样时刻的交流分量;将1个基波周期后任意采样时刻的直流分量与交流分量相加,即可重构出任意采样时刻的短路电流,从而预测短路电流过零点。仿真和实验结果验证了该算法的准确性。     

基于支持向量机的人脸识别研究

针对人脸识别问题,提出了基于主成分分析和支持向量机分类相结合的方法实现人脸图像特征提取,并对提取的人脸特征参数进行分类与识别,得到较好的人脸识别结果。通过实验分析了支持向量机方法中惩罚项权重参数和高斯核函数参数的选择对识别率的影响。最后将支持向量机方法与KNN分类方法获得的结果进行了对比分析,证明了支持向量机方法具有很高的优越性。     

基于EEMD能量熵与ANN的矿用异步电机故障诊断

针对矿用异步电机故障时定子电流信号非线性非平稳性的特点,提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵与人工神经网络（ANN）结合的转子故障诊断方法。首先利用EEMD将电机定子电流信号分解为一系列本征模态函数（IMF）;其次通过互相关准则,选取信息最丰富的IMF分量并计算其能量熵来构造故障特征向量;最后将特征向量输入人工神经网络（ANN）进行训练和状态识别。实验通过Ansys Maxwell软件对故障电机建模获得仿真电流数据,验证了该方法是一种可行的矿用电机故障诊断方法,相较于传统频谱分析更为可靠,可实现对异步电机处于正常、转子断条、气隙偏心等状态的准确识别,综合识别率达97%。     

变频环境下异步电机故障诊断方法

针对变频环境下异步电机故障时定子电流信号非平稳的问题,提出一种互补集合经验模态分解（CEEMD）与卷积神经网络（CNN）结合的异步电机故障诊断方法。首先通过ANSYS对变频环境下电机建模获得仿真电流数据,利用CEEMD将电机定子电流信号分解为一系列本征模态函数（IMF）;其次通过计算排列熵和样本熵,选取复杂程度小的IMF分量并计算其平均值来提取出故障特征;接着将特征数据集输入卷积神经网络（CNN）进行训练和验证;最后搭建实验平台收集电流信号,对信号进行滤波和CEEMD分解重构,放入CNN训练好的模型进行测试,识别率达95.56%。证明了该方法是一种可行的异步电机故障诊断方法,可实现对异步电机正常、转子断条和气隙偏心状态的准确识别。