基于Hilbert-Huang变换的水轮机非平稳压力脉动信号分析

水力压力脉动在水轮机的运行过程中是不可避免的现象，而且在过渡过程中具有较强的非平稳性。以机组启动过程中的非平稳尾水管水力压力脉动信号分析为例，研究压力脉动在过渡过程中的时变特征。为了降低时频分析的计算量，提高时频分辨率，首先应用采样率转换技术对现场测试信号进行预处理，然后应用Hilbert-Huang变换进行时频分析，识别确定信号中的频率成分及其相对机组运行条件的变化情况。分析结果表明：水轮机尾水管中的水力压力脉动以低频成分为主，其时变性与运行条件密切相关，但是在过渡过程中，其频率成分相对时间的变化情况与机组转速变化不成比例：与其它时频分析方法相比，Hilben—Huang变换时频分辨率高，适合分析非平稳低频水力压力脉动信号。     

基于Hilbert-Huang变换与人工神经网络的风机故障诊断研究

对风机的振动信号进行Hilbert- Huang变换并得到边际谱,以边际谱中各故障频段的能量比为元素构造风机振动信号的特征向量,利用动量法和学习速率自适应改进的BP神经网络模型对风机转子不对中、轴裂纹等故障进行诊断.结果表明该诊断方法是有效的.     

Hilbert-Huang变换及其在电力系统中的应用

通过综述国内外Hilbert-Huang变换及其相关端点效应、模态混叠、筛分停止准则等问题的研究现状,讨论了该变换的特点。详细分析了Hilbert-Huang变换在电力系统设备故障检测与故障诊断、电力系统振荡分析、电能质量检测和负荷预测等方面的应用现状。最后,对其在电力系统中的应用进行了展望,认为Hilbert-Huang变换可以联合其他方法克服本身缺点,并根据电力系统信号的特点,更有效地应用于电力系统。     

基于Hilbert-Huang变换的HVDC线路保护

为了准确地判定HVDC输电线路的故障类型和对故障距离进行定位,应用PSCAD搭建单极12脉直流输电系统等效模型,对直流线路区内故障及区外对线路保护性能有影响的各种故障进行仿真。应用HilbertHuang变换方法对故障电压信号进行分析,提取了行波的波头,从而确定故障发生时刻。分析直流滤波器和平波电抗器所具有的固有滤波特性,由此形成了以频率和能量为基础的故障判别方法。在确定为区内故障后,采用D型双端行波定位方法根据检测到的故障时刻可以准确地对故障距离进行定位。并提出了基于HHT方法的HVDC线路保护判别式和动作逻辑。仿真和计算结果表明,该保护方法不仅可以准确地判别故障类型和故障距离,且在过渡电阻较大的情况下对保护性能没有影响。     

密相挤压流型气力输送的研究

本文研究了管路的挤压流型气力输送的特性和流动阻力,分析了能量方程的各项损失,用理论和实验相结合的方法给出了气体粘性损失的关联式,进而对方程进行了数值求解,得到了压力和空隙率沿管路的分布,数值结果和实验数据吻合良好。     

改进的Hilbert-Huang变换在船舶电网谐波检测中的应用

本文首次将改进的Hilbert-Huang Transform(HHT)方法用于船舶电力系统谐波检测中.HHT方法在分析船舶电网谐波时存在模态混叠现象,不能有效得出各次谐波分量,本文采用基于Fourier变换的empirical mode decomposition(EMD)方法,根据Fourier谱进行频带滤波,然后...     

Hilbert-Huang变换在列车踏面故障识别中的应用

列车轮对踏面故障危害极大,且由于列车运行环境恶劣,存在电机整流装置等车载设备产生的强烈电磁干扰,以及测量系统和各单元电路之问的公共接地阻抗产生的严重干扰等诸多不利因素,因而传统信号处理方法难以准确识别踏面故障。本文提出了利用Hilbert—Huang变换对实测振动信号进行分析处理,进而提取踏面故障特征信息的方法。实例表明,该方法具有较高的分辨率和较强的抗干扰能力,能准确识别踏面故障,且算法简单、计算量小,可满足踏面的实时在线检测要求。     

Hilbert-Huang变换在电力故障暂态信号检测中的应用

提出利用Hilbert-Huang变换对电力系统故障信号检测的方法.通过对检测点获得的故障电流信号进行经验模式分解(EMD),得到一系列的本征模态分量(IMF),利用Hilbert变换得到Hilbert谱及边际谱,分析发现,通过瞬时频率突变能准确定位故障时刻,Hilbert谱的峰值变化也能反映故障时刻及故障特征信息;通过边际谱分析可以获得故障信号所含的真实频率.为进一步故障检测提供了依据.仿真试验表明Hilbert-Huang变换的方法能准确地检测故障时刻.     

Hilbert-Huang变换在距离保护中的应用

克服电力系统故障暂态信号中非整数次谐波和衰减直流分量的影响,准确提取信号的基频分量,对于距离保护装置准确判断故障位置具有重要意义.文中通过利用Hilbert-Huang变换,得出一种新的故障信号基频分量提取方法.仿真表明,该方法既克服了传统傅里叶算法易受衰减直流分量影响的缺点,又弥补了各种基于周期信号模型的傅里叶改进算法在故障信号中存在非整数次谐波时基频分量提取准确度下降的不足,能够有效提高距离保护的测量精度.     

基于静电传感器的稀相气力输送流动特性分析

气力输送在电力、化工和冶金等工业领域应用广泛,在线分析颗粒流动特性对于节能减排和安全稳定输送具有重要意义。利用静电传感器的局部敏感特性,采用Hilbert-Huang变换对稀相气力输送过程中不同流动状态的动态特性进行研究,并且分析了管道中不同位置静电信号的频率特性。通过分解后的细节信号与原始信号的相关性分析,发现高频细节信号imf1~imf3所占的能量比可以作为流动状态的表征参数。这对于进一步研究气力输送的稳定性有重要的理论和实践意义。     

Hilbert-Huang变换在电力系统暂态信号分析中的应用

以一种全新的非线性信号分析方法——Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)为基础,将其应用于电力系统暂态信号方面的研究。该方法利用经验模态分解法EMD(empirical mode decompo-sition)将暂态信号分解成有限个固有模式函数IMF(intrinsic mode function),从而根据Hilbert变换求出每一个固有模式函数瞬时频率和瞬时幅值,对电力系统暂态信号进行分析。仿真和实例分析结果均表明,该方法具有很强的自适应能力,应用于电力系统暂态信号分析方面具有可行性、有效性。     

Hilbert-Huang变换在电气化铁路谐波检测中的应用

将Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于电气化铁路谐波检测中,应用该方法可以提取任意频次的谐波信号。为了解决直接应用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法可能出现的模态混叠问题,文中采用基于傅里叶变换(Fourien tranform,FT)的EMD方法对电气化铁路谐波信号进行提取。首先利用傅里叶变换对指定频率部分进行滤波,然后分别进行HHT变换,再重新组合,即可得到信号全部完整的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,进而计算其Hilbert谱,得到谐波信号的Hilbert谱值。对电气化铁路牵引变电站实测谐波电压、电流数据进行了分析,仿真结果表明利用改进的HHT方法可以得到电气化铁路各次谐波的准确时频分布。     

Hilbert-Huang变换在T型输电线路故障定位中的应用

根据T型线路故障时各端测得的行波波头到达时刻来建立判别矩阵D,以此来判断故障支路。将单端与双端定位方法相结合,解决了T型线路交汇点附近(小于1 km)故障支路难以判断的问题。针对Hilbert-Huang变换过程中经验模式分解(EMD)处理数据时可能造成端点效应和模态混叠,提出使用白噪声聚类经验模型分解(EEMD)以及一种改进的EMD算法来代替,用分解前后信号的总能量来评估几种分解过程的准确性。定位结果表明EEMD以及改进的EMD算法在T型线路故障定位中的定位精度高于EMD算法,能满足定位的输电线路的定位精度要求。     

基于Hilbert-Huang变换的电缆线路单相接地故障定位研究

配电线路发生单相接地故障后,快速、准确地定位出故障点具有十分重要的意义。提出了一种新的故障行波信号时频分析方法,对故障发生后的线模分量和零模分量行波信号进行Hilbert-Huang变换(HHT),得到信号的瞬时频率,由瞬时频率检测出行波波头的到达时刻,通过线模和零模波头之间的时间差计算出故障位置。通过ATP/EMTP对该算法进行仿真,结果证实了算法的有效性。     

一种基于Hilbert-Huang变换的电力电缆故障测距方法

为了提高电力电缆故障测距的灵敏性和准确性,提出一种基于Hilbert-Huang变换的电力电缆故障测距方法。针对电缆故障时暂态行波信号奇异性不明显问题,HHT能在不需要选择基函数的条件下对信号进行自适应时频分析,应用经验模态分解(EMD)方法对信号进行唯一分解。EMD能在保持信号良好的时域特性和频域特性的同时得到信号的时频和能量分布关系,有利于提取信号的奇异性,进而减小测量误差。通过不同方法对故障进行数值仿真测距,仿真结果表明HHT故障测距方法具有很好的优越性。     

Hilbert-Huang变换理论在电力系统中的应用研究

主要根据本课题组近几年Hilbert-Huang变换(HHT)理论及其在电力系统信号分析领域应用的研究成果,综述了HHT理论在电能质量检测、电力系统谐波分析、电力系统低频振荡、同步电机参数辨识、局部放电信号检测等问题的应用,并探讨了HHT理论应用的进一步研究的方向:低频振荡在线分析,同步电机参数辨识精度的提高,窄带噪声、随机脉冲等干扰下的局部放电信号在线检测等问题。     

基于Hilbert-Huang变换的行波法高压输电线路故障定位

输电线路发生短路故障时,产生的故障暂态行波是一种非线性、非平稳信号。准确提取行波波头信号,是行波法故障定位的关键。将Hilbert-Huang变换这一非平稳信号处理工具应用于故障行波波头的检测,实现故障定位。利用GPS同步采集输电线路双端故障前后一段时间的电流数据,对其进行经验模态分解,将得到的高频模态分量进行Hilbert变换,得到相应的时间-频率谱图。时频图上的频率突变时刻即为行波波头的到达时刻。Matlab仿真结果表明,该方法能准确捕捉行波波头的到达时刻,有较高的定位精度。     

东方电气自主气力输送技术研究及应用进展

东方电气中以粉体加压密相气力输送为研究方向,自主设计并建成了国内规模最大、功能最全面的物料气力输送专用试验平台。本文阐述了该试验台的主要特点及功能,并介绍了东方电气关于密相气力输送取得的研究成果及其应用情况。     

基于Hilbert-Huang变换和神经网络的带串补高压输电线路故障测距

提出了一种针对带串补高压输电线路的分层结构神经网络模型故障测距新算法。第1层为粗略判断故障位置的神经网络模型,利用一种新的信号处理方法Hilbert-Huang变换获取能量故障特征作为第1层神经网络的输入,判断故障发生在电容前或后;第2层为精确确定故障位置的神经网络模型,通过对神经网络的离线训练和对单端故障测距结果的在线补偿,最终得到精确的故障距离。该算法考虑了过渡电阻和分布电容的影响,克服了传统故障测距算法由于忽略分布电容导致在高阻接地故障时故障定位不准确的缺点。     

基于Hilbert-Huang变换的HVDC突变量方向纵联保护方法

高压直流输电线路的行波保护存在对装置采样率要求高及耐受过渡电阻能力差等问题。作为后备保护的纵联电流差动保护,为了防止线路分布电容等问题导致的误动,失去了速动性的优点,动作时间较长。利用HVDC线路发生区内外故障时,两端保护装置检测的电压和电流突变量的极性差异,提出基于Hilbert-Huang变换的突变量方向纵联保护方法。在分析不同故障时电压和电流突变量相位差别的基础上,采用Hilbert-Huang变换求取突变量相位差,识别两者的极性差异,进而判断故障发生的方向。基于PSCAD/EMTDC搭建了高压直流输电仿真模型,仿真结果表明,所提方法在各种故障情况下都能够实现保护的快速识别,可靠性高,且受过渡电阻的影响较小。