基于VMD与SET的滚动轴承故障诊断

在滚动轴承故障诊断研究中,同步提取变换(SET)在分析单分量信号时能显著提高时频可读性,但在分析多分量信号时存在时频模糊问题.为解决这一问题,首先通过变分模态分解(VMD)解调分离出信号的固有模态函数(IMF)分量;再对IMF分量进行希尔伯特变换,凸显故障特征频率;然后对变换后的IMF分量进行SET处理,实现时频聚焦提高时频分辨率,获得信号的时频解调谱,从而识别故障.经试验验证,该方法能准确提取信号的时频解调谱,识别故障频率及其倍频,诊断轴承故障.     

基于LMD-ICA降噪的滚动轴承故障特征提取方法研究

在滚动轴承进行故障识别中,针对局部均值分解(LMD)方法分析非平稳、非线性含噪信号时,存在端点效应,易产生虚假分量和单通道独立成分分析(ICA)盲源分离时的欠定问题,提出了基于LMD-ICA降噪的振动信号特征提取算法.首先对原始信号进行LMD,并抑制端点效应,得到n个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(PF)之和;然后对得到的PF分量以连续的3阶PF分量为一序列组合进行ICA,可以得到n-2个重构分量;最后利用n-2个分量进行重构,得到降噪后的故障信号,并再次进行LMD或功率谱计算,提取故障特征.经验证,该方法可有效识别滚动轴承的多类故障.     

基于变分模态分解和多尺度排列熵的变压器局部放电信号特征提取

局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)的特征提取方法,并验证了方法的有效性。利用VMD分解算法对实验室条件下采集的4种局部放电信号进行分解,得到数个包含不同频带信息的有限带宽的固有模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),分别计算相应的多尺度排列熵,并将其组合成原始特征量。在此基础之上,利用最大相关最小冗余准则(max-relevance and min-redundancy criteria,mRMR)对原始特征量进行优选降维,最后使用支持向量机分类器实现分类。实验结果表明:在染噪情况下,该方法提取的多尺度排列熵仍能准确刻画不同的放电信号时频复杂度的差异,鲁棒性强,识别率高。     

基于DGA和深度置信网络的变压器内部故障诊断

以油中特征气体组分比值为特征量的故障诊断是变压器内部故障诊断的重要方法,但实际应用中常出现"超码"和"缺码"问题,导致故障诊断精度低.从"信息驱动"的角度,提出一种基于深度置信网络的无监督型变压器故障诊断方法.该方法利用深度置信网络的油溶解气体特征提取,构建多隐含层的深度学习模型,采用无监督特征学习方法,实现在少样本情况下的变压器故障识别问题.算例表明,所提的深度置信网络提高了电力变压器故障诊断的准确率.     

基于SOM的变压器绕组和铁芯故障诊断

为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的变压器故障检测方法。首先利用集合经验模式分解(EEMD)方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,以其表示变压器运行状态,降低故障分类和识别时运算量。然后通过采用SOM网络自组织学习算法,不断学习样本的特征矢量确定故障隶属函数,从而可以快速有效地诊断变压器的故障类型。试验结果表明,该方法可实现对变压器正常状态、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁芯故障4种状态分类,并对测试样本进行快速的模式识别。     

基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法

针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于自适应提升小波包的故障微弱信号特征早期识别

针对齿轮箱故障微弱信号特征识别问题,设计了一种识别该类信号微弱特征的自适应提升小波包方法.该方法以提升方法为基础,构造了提升小波包分解和重构过程算法,并以分解层信号相邻样本点自相关系数的大小作为目标函数,在每个样本点上选择能够自适应匹配信号局部特性的提升小波包算子,将每个分解频带信号进行重构,识别时域故障微弱信号特征.该方法成功地识别出了某齿轮箱发生摩擦故障时隐含在振动信号中的调制波形和周期性冲击脉冲故障微弱特征.结果表明,自适应提升小波包方法对强噪声背景下故障微弱信号特征的识别效果优于经典小波包方法.     

故障分量比相原理在变压器保护中的应用

通过比较变压器内部短路、空载合闸、外部故障切除时电源侧母线电压的特征,提出一种识别励磁涌流的新方法。通过比较变压器内部短路、外部短路故障分量的相位特征,提出变压器主保护的故障分量比相原理。该原理可以很好地解决区外短路的不半衡电流对变压器主保护的影响,提高主保护灵敏性、选择性和快速性。     

树形配电线路单相接地故障测距新算法

针对树形配电线路特点 ,建立单相接地故障的分布参数电路模型 ,于故障后利用线路起始端的电压相量和电流相量 ,提出了一种树形配电线路单相接地故障测距的新算法 .本算法利用树形线路的层次化拓扑结构描述方法 ,将始端相量逐分支向后传递 ,故障点逐分支搜索的方法实现故障分支的识别和故障点的定位 ,利用多频诊断法实现真伪故障的识别 .大量计算机仿真和在模型线路上的实验均表明该算法有效     

一种变压器保护方案的仿真研究

为了解决变压器差动保护由于励磁涌流而经常误动作的问题,从变压器电磁特性出发,先阐述了利用磁通特性原理区分励磁涌流的不足,然后提出了利用电源侧电压和电流微分的比值来判别变压器是否含有励磁涌流的方法,此方法原理简单,易于实现,无需任何先验参数,具有数据采样方便,计算量小,动作可靠、迅速等特点。用该方法对变压器各种运行状态进行了仿真测试,测试结果表明该方法能够迅速、可靠地识别变压器内部故障。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．