基于ENEMD与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取研究

针对经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法存在模态混叠、噪声残留以及对滚动轴承早期微弱故障特征提取效果不理想的问题,提出一种基于集成噪声重构经验模态分解(ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition, ENEMD)与Teager能量算子的轴承早期微弱故障特征提取方法。首先,使用ENEMD对采集信号进行分解,基于固有噪声分量处理方法实现信号降噪;其次,基于峭度与相关系数的联合准则,提取ENEMD分解的峭度值及相关系数较大的imf分量进行重构;再次,利用Teager能量算子对重构信号进行分析,从而提取到滚动轴承的早期微弱故障特征;最后,基于滚动轴承内、外圈的故障振动信号,开展所提方法与基于EMD和Teager能量算子(EMD-Teager)及基于EEMD和Teager能量算子(EEMD-Teager)方法对比实验。实验结果表明,本方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征,并取得略优于EMD-Teager和EEMD-Teager能量算子的效果。     

基于SR-VMD的微弱故障行波检测方法

为解决配电网行波波头检测困难的问题,提出一种基于随机共振-变分模态分解(SR-VMD)的行波信号检测方法.利用粒子群优化的变尺度SR对行波信号进行预处理,有效提高输出信号的信噪比.利用VMD算法将输出信号进行自适应分解,应用到故障定位中.用Teager能量算子(TEO)对行波波头进行标定,代入测距公式得到故障距离.仿真...     

基于VMD和TEO的高压输电线路雷击故障测距研究

针对传统行波检测中小波模极大值法对于基函数和分解尺度的高要求以及希尔伯特黄变换(HHT)方法中经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象,提出一种基于变分模态分解和Teager能量算子相结合的高压输电线路雷击故障行波检测方法。针对行波波速及线路实际长度的不确定性给测距结果带来的影响,结合故障行波在线路中的传播途径,推导出一种新的双端行波测距算法,该算法的测距结果不受行波波速的影响。将该方法应用到雷击点和故障点定位,解决了雷击点和故障点不一致时的故障定位问题。EMTDC仿真结果验证了该方法的正确性及有效性。     

基于FEEMD-NTEO的风电场送出线路故障定位

针对集合经验模态分解(EEMD)用于双馈风电场送出线路行波故障定位中行波检测精度不高,存在模态混叠、抗噪能力弱及故障定位实时性不好等问题,提出了一种基于快速集合经验模态分解(FEEMD)与改进Teager能量算子(NTEO)结合的行波故障定位方法。该方法利用FEEMD对故障电流行波信号进行分解,分解为平稳的固有模态分量和残差分量,消除噪声成分,保留信号的完整性;然后采用NTEO算法对分解的高频信号再次去噪,增强故障行波突变特征,精确标定行波波头。仿真结果表明,所提方法能够快速将故障行波波头精确标定,且去噪效果好,与FEEMD-TEO、EEMD-NTEO行波检测方法相比,提高了故障定位的精度和速度。     

基于变分模态分解与Teager能量算子的谐波/间谐波检测方法

为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。     

一种新型的输电线路双端行波故障定位方法

针对行波故障测距技术中行波检测准确性和行波波速对测距精度的影响,提出一种新的双端行波故障定位方法。首先,介绍了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和 Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的特点,并将VMD与TEO相结合应用于故障行波波头的检测。其次,在双端行波故障测距原理的基础上,根据故障行波的传播路径,推导出一种不受行波波速和线路实际长度变化影响的行波故障测距新算法。该算法不需要检测行波反射波的波头,测距原理简单。最后,通过EMTDC仿真验证方法的正确性和准确性。大量的仿真结果表明该方法行波波头检测效果较好,测距准确度较高。     

基于行波模态分解的特高压直流输电线路双端行波测距方法

基于晶闸管换流器的特高压直流输电系统(ultra-high voltage direct current based on line commutated converter, LCC-UHVDC)的故障定位算法对智能电网的安全稳定运行起着重要作用。针对长距离特高压直流输电系统故障测距方法精准度低、快速性差的问题,提出了一种基于变分模态分解法(variational mode decomposition, VMD)和Teager能量算子(Teager energy operator, TEO)的双端行波故障测距方法。首先,研究了LCC-UHVDC线路故障电压行波的传播特性。利用零模电压随线路传播衰减明显的特征,通过VMD算法提取采样点处零模电压行波的时频特性。针对VMD参数选择不当导致的模态混叠问题,利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence)对提取的模态指标进行优化。然后采用TEO对分解后信号进行瞬时能量谱提取,精确标定波头到达时间,最后采用双端迭代测距法迭代求解故障距离。在PSCAD/EMTDC搭建±800 kV LCC-UHVDC仿真模型进行验证。结果表明,所提方法在不同故障位置、过渡电阻和故障类型下具有较强的鲁棒性。     

基于改进变分模态分解的电缆行波故障定位研究

提出一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与魏格纳威尔分布(Wigner Ville distribution,WVD)算法相结合的电缆单端行波故障定位方法.该方法通过瞬时频率均值的变化对变分模态分解预设尺度进行优化,对故障行波信号进行模态分解;并对高阶本征模态...     

一种小电流接地系统故障行波精确定位方法

针对小电流接地系统单相接地故障定位中行波波头难以检测的问题,并且对于当前检测方法中希尔伯特黄检测方法中存在模态混叠、计算效率不高和小波检测方法中小波基选择困难和计算量大等问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和Teager能量算子(Teager Energy Operator, TEO)的单端行波测距方法。该方法能够较好地检测行波波头,并且能大大降低计算复杂度。通过设置对故障测距定位的影响因素,在ATP-EMTP与Matlab综合仿真下验证了方法的可靠性。仿真研究表明此方法进行线路测距定位可靠性好、准确度高。     

基于EEMD和Teager能量算子的电能质量扰动检测

针对电能质量扰动检测的问题,结合经验模态分解（EMD）理论和总体平均经验模态分解（EEMD）算法以及Teager能量算子（TEO）,提出基于EEMD和Teager能量算子的电能质量扰动检测方法。利用经验模态分解方法,将电力系统监测信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数（IMF）,用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值和频率,得到扰动信号的幅值谱。该方法充分利用了EEMD的自适应性与Teager算子的快速响应能力,仿真试验结果验证了该方法的有效性。     

基于CEEMD和FastICA的滚动轴承故障诊断研究

由于滚动轴承振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和快速独立分量分析(Fast ICA)的轴承故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMD算法将原故障振动信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取一些模态分量来完成观测信号的重构,剩余其他的模态分量完成虚拟噪声通道信号的重构;再利用Fast ICA方法对重构信号进行降噪;引入Teager能量算子(TKEO)对降噪后的信号进行解调处理;最后对解调后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)运算,分析变换后信号的频谱特征,提取出原信号的故障特征频率。将该方法应用到滚动轴承故障实际数据中,实验结果表明,该方法可以有效提取出滚动轴承故障的基频和倍频特征信息。     

基于变分模态分解与图信号指标的配电网高阻接地故障识别算法

为有效检测配电网高阻接地故障(HIF)的发生,本文结合变分模态分解与图信号指标,提出一种全新的HIF识别算法.首先,利用变分模态(VMD)分解得到故障暂态零序电流的多个本征模态分量;其次,根据峭度准则选取对故障暂态突变量最敏感的模态分量,进而计算该模态分量的图信号指标作为故障指标;最后,通过随机森林分类器对故障特征进行重要性评估与分类,达到识别HIF的目的.在PSCAD/EMTDC进行仿真验证,结果表明所提算法能够有效区分高阻接地故障与负荷投切(LC)和电容器投切(CS).     

基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法.首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其...     

基于参数优化变分模态分解的交流变频电机转子断条故障识别方法

该文提出一种基于变分模态分解(VMD)和Park变换的交流变频电机早期转子断条故障识别方法.重点对低速状态下电机早期断条故障特征频率识别展开研究,基于电流信号特点结合萤火虫优化算法(FA)设定变分模态分解参数,进一步强化其自适应分解能力,并在此基础上获取三相电流的基频分量信息,通过Park变换检测早期故障特征.仿真与实验结果表明,该方法检测电机早期转子断条故障特征优于经验模态分解(EMD)方法,并可实现故障特征频率的早期定位,这对电机的故障辨识和预警具有重要支撑意义.     

基于EMD-TEO及信号能量分析法的主导低频振荡模式识别

提出了一种识别电力系统主导低频振荡模式的新方法。该方法综合了经验模态分解(EMD)、Teager能量算子(TEO)及信号能量分析法,借助经验模态分解处理非平稳信号,不需考虑定阶问题,扩展了信号能量分析法的应用范围;利用Teager能量算子的快速响应能力及健壮性,提高了频率辨识精度;根据二阶模型下的信号能量分析法,提出了一种阻尼比的简化算法。分别在WEPRI-36系统和实际电网中进行了验证,并与Q-R特征值分析法及Prony算法进行了准确性比较。结果表明,新方法对非线性系统的适应性比Prony算法强,可用于低频振荡主导模式的有效识别。     

基于CEEMD和NTEO的故障行波定位方法

针对传统行波检测方法中定位不准确、计算量大等问题,提出了一种基于补充总体平均模态分解(complementaryensembleempiricalmodedecomposition, CEEMD)和改进型Teager能量算子(novelTeagerenergy operator,NTEO)的行波定位方法。该方法采用CEEMD算法来分解故障行波信号,滤除故障信号中的低频分量。然后采用NTEO能量算子对分解后的信号进行差分运算,增强行波波头的突变特征,实现故障行波波头的精确标定。仿真结果表明,所提方法能够精准地标定故障行波波头,并且有良好的去噪能力。与传统方法相比具有更好的检测效果和更小的定位误差,可以有效地提高配电网行波定位的精确性。     

综合高低频段分量的谐振接地系统故障选线

针对谐振接地系统单相接地故障特征提取困难、故障识别率低的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解VMD(variational modal decomposition)的选线方法.首先,利用果蝇优化算法对变分模态分解的影响参数组合进行迭代寻优,以获取最佳分解层数K及惩罚因子α,通过优化后的变分模态分解将各馈线零序电流分解为若干个反映信号局部特性的本征模态函数.其次,通过希尔伯特(Hilbert)边际谱能量熵反映各馈线零序电流低频段衰减直流分量的含量差异度,利用曲线斜率反映各馈线高频段暂态电容分量与母线零序电压导数的线性关系,构成综合高、低频段故障特征的双重选线判据.大量Matlab/Simulink仿真结果验证了该方法在不同故障情况下选线的准确性.     

改进复合插值包络经验模态分解的 滚动轴承故障特征提取方法

针对复合插值包络经验模态分解(CIEEMD)方法存在非平稳系数阈值无法自适应确定的问题,提出了一种改进复合插值包络经验模态分解(ICIEEMD)方法。首先,以边长为ε的网格覆盖振动信号求出其分形盒维数,实现信号非平稳阈值自适应选取,分解得到若干固有模态函数(IMF);其次,结合互相关系数、时域峭度和包络谱峭度建立互相关系数-TE峭度(C-indexTE)复合指标,筛选出有效IMF分量并重构信号,使用Teager能量算子解调获得重构信号的能量谱,实现滚动轴承故障特征提取;最后,基于仿真信号和实验台滚动轴承数据集进行实验分析,与CIEEMD方法和谱峭度法相比,所提方法能够提取出更加清晰的故障特征频率,证明了所提方法的可行性和有效性。     

采用奇异能量谱与改进ELM的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障特征不易提取,进而影响诊断精度的问题,研究一种将信号处理与智能算法相结合的轴承故障诊断方法.首先,利用粒子群算法对变分模态分解(VMD)法进行优化,以确定VMD法的最优输入参数,并利用优化VMD算法对振动信号进行分解得到若干本征模态函数进而建立特征矩阵.然后,对特征矩阵进行奇异值分解,根据不同故障下奇异...     

光伏并网逆变器参数性故障的VMD-WPE和MPA-LSTM诊断方法研究

针对三相光伏并网逆变器参数性故障的特征量提取难、诊断准确率较低等问题,提出变分模态分解的小波包能量特征与海洋捕食者算法优化长短期记忆神经网络相结合的故障诊断方法。首先,以逆变器三相线电压为原始数据,以最小样本熵为准则优化变分模态分解的模态数;然后,利用小波包分解提取变分模态分解各模态分量的小波包能量作为故障特征量;最后,利用海洋捕食者算法优化长短期记忆网络超参数实现故障的参数性辨识。对比分析结果表明,所提方法用于光伏并网逆变器参数性故障诊断具有可行性和精确性。