电机故障特征提取方法二则

本文论述了故障特征提取方法在故障诊断中的地位。提出了基于最优原理的噪声抵消法,介绍了该法在电机故障诊断中的应用实例。本文还介绍了用模式分类方法来处理异步电动机机壳的振动频谱,使判断电动机转子有无偏心的问题变成了一个“两类问题”,从而可以用计算机进行判别。     

变压器故障的智能诊断系统

对变压器故障诊断的常用方法进行分析,并研究探讨了变压器故障诊断新方法--专家系统、模糊ISODATA法及IMFICG法等智能诊断系统。认为智能诊断系统(例如:IMFICG法),才是进行变压器故障诊断较理想的方法。     

一种基于虚拟仪器的实时检测诊断系统

文中主要介绍了一种自行设计的基于虚拟仪器的滚动轴承缺陷检测诊断系统.硬件部分设计滚动轴承实验台,采用高性能的数据采集卡实时采集数据.软件部分利用虚拟仪器技术实现数据处理.包括信号处理、特征参数的计算及数据管理三个部分.根据处理后的数据对轴承的状态进行实时监测,并及时报警.     

一种利用实时潮流信息生成故障恢复策略的方法

利用电力系统实时潮流信息，作为确定电力系统故障后系统拓扑结构的辅助手段，对系 统中的设备故障引起的大面积停电事故，提出了一种分析和进行恢复策略生成的方法，从有 功功率平衡的角度出发，初步实现了故障后恢复策略的计算机自动生成。     

水电厂设备故障诊断系统实时数据库的一种简捷实现

实时数据库及时准确地从现场获取数据并有效地组织和管理，是水电厂 设备故障诊断系统进行故障诊断的首要条件。文中在分析了现有的实时数据库实现方法后， 用C++ Builder 5.0和SQL Server 7.0完成了实时数 据库实现的一种简洁方法，它不但能够满足工程需要，而且具有关系数据库所具有的一切强 大的数据库管理和维护功能，实现也很简单，极大地节省了实时数据库开发的人力和物力。 实验表明，该方法是可行的。     

基于小波分析的故障电弧伴生弧声特征提取

在故障电弧伴生早期弧声频谱特性研究的基础上,提出基于小波包分解的早期弧声频带局部能量特征参数的快速提取方法。早期弧声的功率谱分析表明,故障电弧发生之前,在可听波段产生5kHz-10kHz的电弧声,其带宽和中心频率与电极形状、放电距离、放电电压等试验条件有关。利用小波包多分辨率技术对弧声信号进行三层分解,对各子频带进行能量统计,根据不同子频带能量的分布特征建立起“能量一信号”的映射关系。实验研究表明,弧声出现前后第二子频带S31和第三子频带S32能量变化明显,可以作为识别早期弧声的特征参数。通过在线监测信号这两个特征子频带能量的变化即可判断早期故障弧声是否存在,从而实现故障电弧的早期预测预警。     

基于振动信号的断路器机械零部件故障程度识别

如何有效识别高压断路器机械零部件故障严重程度是目前还未解决的问题,针对该问题,提出一种基于振动信号混沌吸引子形态特性的断路器零部件故障程度识别方法.为了更好地提取零部件早期故障的微弱故障特征,首先将振动信号按照断路器动作时序进行分时分割处理;然后提出一种参数自适应的信号分解方法,将分时振动信号各模态分量自适应地分离出来...     

基于改进谱分析法的大功率可控整流电路故障在线诊断系统

该文研究了一种便于在实时系统中实现的可控整流电路故障诊断方法。论文将3只以内的晶闸管故障按整流波形的畸变规律分为11类，115种故障元。选择4个特殊“面积”表达式描述电压波形，并建立了以此为基础的12维故障模式向量。通过对模式向量的逻辑处理，将其转化为由常数构成的12维简单时间序列向量。对新的模式向量进行DFT处理，得出了以三维特征向量表达的诊断定位算法，改进了现有的谱分析故障诊断方法。最后在研制的DSP实时诊断系统上实验。结果表明该方法能快速准确地诊断出各种故障。     

配电网单相接地故障类型及程度的判据

分析配电网单相接地故障的类型,得出根据电压变化确定故障相的方法,提出故障程度的判据并给出判断公式。运用此判据可以判断接地故障程度和接地故障类型。     

基于数学形态学的单相接地故障信号的特征提取

小电流接地电网单相接地故障发生几率很高,选出故障线路的关键是故障信号的特征提取,本文应用数学形态学的形态变换和形态学梯度方法来提取故障信号的特征分量,首先对形态变换和形态学梯度的进行了分析,然后通过对实际采集到的故障数据进行故障特征提取,并对比用小波变换对故障数据进行的特征提取。分析表明数学形态学在信号处理方面具有很好的应用性和计算量小的优势。     

基于NGO-VMD-DE的单相接地故障信号特征提取

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备的电磁环境干扰,故障零序电流成分复杂等原因导致故障特征信息提取困难,变分模态分解参数人为确定导致其对零序电流分解效果差,常用的熵运算慢,鲁棒性差,进而后续选线准确率低的问题,提出了一种新的基于NGO-VMD-DE的单相接地故障的零序电流故障特征提取方法。首先,通过北方苍鹰优化算法(NGO)优化变分模态分解(VMD)实现零序电流信号的自适应分解,建立了自适应相关系数的本征模态函数(IMF)分量选取准则选取有效分量,然后对选取的分量进行重构,最后对重构后的信号进行散布熵(DE)计算以提取单相接地故障的零序电流故障特征,通过搭建模型进行仿真实验,并与近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵等其他特征熵值指标进行对比表明,所提出的故障特征提取方法可以更加准确、有效地表征发生单相接地故障线路的零序电流故障信息。     

基于小波包Shannon熵的PHM系统故障特征提取

针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足。     

一种发电机故障放电信号特征实时在线自动识别方法及其应用

对发电机故障放电信号特征进行自动识别时,实现方法要求具有较高的可靠性与快速性。为达到这些要求,首先提出一种高可靠的脉冲提取方法,能够更为准确完整地提取脉冲信号,通过仿真方式对该方法进行了研究,并使用现场实测信号验证了该方法的优越性。在该方法基础上,提出了脉冲分类参数的快速计算方法,在进行脉冲提取的同时完成脉冲分类参数的计算,使用实测信号验证该方法的有效性。在检测脉冲的存在并对脉冲进行高可靠提取的同时,获取脉冲信号的分类特征参数,而且计算速度快,将其称为脉冲特征快速自动识别技术。该技术已成功运用在多台水轮发电机上,在实际应用中取得了良好的效果。     

基于差值信号的故障特征提取及应用

以电路软故障作为研究对象,提出了一种基于差值信号做故障特征的方法。首先将被测电路中各状态的信号波形的数据与标准信号波形的数据作差值,差值作为新的数据组,再进行小波包变换提取特征向量,经主元分析后选取具有代表主要信息的作为综合特征向量,最后送到分类器进行诊断。实验结果表明此方法可以有效地将电路软故障区分开来。     

基于小波脊线的笼型异步电动机转子故障特征提取

提出了基于小波脊线的渐近信号瞬时频率提取算法 ,并应用到异步电动机转子故障特征提取中。异步电动机转子故障时 ,相应地定子电流中便含有频率为 (1 - 2s) f1的附加电流分量。由于异步电动机起动过程中转差率s是连续变化的 ,(1 - 2s) f1则以 f1→ 0→f1的规律进行变化 ,因此可以通过应用小波脊线分析异步电动机定子起动电流信号来提取转子故障特征。实验结果证明了本方法的有效性     

一种实时高精度故障录波系统同步控制方法

针对目前国内故障录波器存在的录波文件数据不连续、功能单一、分析困难的问题,研究基于多处理器同步控制的故障录波数据监测系统,测试各功能在各处理器模块中的执行时间以及各模块接口访问速度,设计一种统筹方法优先处理故障数据,兼顾低优先级任务,同步控制各处理模块内部及模块接口任务逻辑切换,并留有一定的时间裕量,保证录波文件完整连续、录波数据精确可靠,实现故障录波系统多功能并行处理,达到了对电网进行长期有效监测的目的。     

一种基于FPGA的发电机变压器组实时故障录波系统的研究

基于嵌入式实时处理器和FPGA技术的全新架构发电机变压器组故障录波系统,通过基于FPGA的并行算法,提出了一种自适应移动窗的模拟量周期计算方法,可完成128路模拟量有效值、角度、频率、序分量及谐波等参数的实时精确计算,并充分利用嵌入式实时处理器性能,实现可靠快速的故障录波启动判据、保护录波动作判据及丰富友好的发电机变压器组状态监控和故障查询功能。该系统经检验满足相关国家标准,且通道参数具有千分之一精度,可捕捉雷击等极短暂过渡过程故障。     

基于形态优化滤波的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承故障特征难以提取等问题,提出利用判别指标最大准则选择最优形态滤波算子进行轴承故障特征提取新方法,以达到在噪声干扰下更优的故障冲击信号提取效果。首先利用6种形态滤波器以不同尺度结构元素对轴承故障信号进行降噪处理;其次计算滤波信号的判别指标,以判别指标最大原则获取最佳形态滤波算子;然后利用最佳形态滤波算子处理滚动轴承实例故障信号;最后借助特征频率强度系数、峭度和偏斜度评价滤波质量,将该方法与传统方法进行比较。测试结果表明,该方法能够更好地提取轴承故障特征信息,有效抑制噪声实现轴承故障精确诊断。     

一种改进的语音关键词特征提取方法

介绍了一种新的语音关键词特征提取方法,对其特征提取过程中的一些方法提出了改进。实验数据表明,改进后的提取方法较先前在提取效果上有显著改善。