基于边界延拓改进EMD的断路器机械故障诊断法

文中针对经验模态分解(EMD)分解结果的准确性对断路器机械故障诊断结果的影响,提出基于边界延拓的EMD和径向基(RBF)神经网络融合的断路器机械故障诊断方法:首先采用最小二乘法进行边界延拓克服EMD分解过程中的端点效应,以减少信号的拟合误差;然后采用改进的EMD分解法将断路器机械振动信号分解为有限个相互独立的IMF函数,并计算包含不同频率成分的IMF包络的能量熵值,将能量熵向量作为RBF神经网络的输入,再采用交替梯度法训练RBF神经网络模型,实现对断路器机械故障的准确诊断;实验结果说明,该方法可以有效的诊断断路器机械故障类型。     

基于点对称变换与图像匹配的变压器机械故障诊断方法

变压器本体的振动信号与其机械状态密切相关,利用该特点可实现对变压器机械故障的判别.该文提出了一种基于点对称变换(SDP)与图像匹配的变压器机械故障诊断方法.首先通过集合经验模态分解(EEMD)对初始信号进行分解,并选择合适的分量对信号进行重构,去除变压器自身及外界环境的干扰;接着通过SDP获得重构后的振动信号的SDP图像,并在每类故障中选择部分图像,利用聚类模板提取共同特征获得该类故障下的典型故障模板;最后通过比较未知故障信号的SDP图像与各类典型故障模板SDP图像的相似度实现最佳匹配,完成变压器机械故障的诊断.变压器的实验结果表明:不同类型的机械故障SDP图像间存在明显特征差异,该方法可以实现机械故障的有效判别.与传统的机械故障诊断方法相比,该文所提方法考虑了外界高频干扰,避免了提取多个特征量的繁琐步骤,操作简单且准确率高.     

基于CEEMDAN的配电变压器放电故障噪声诊断方法

研究配电变压器本体和放电故障噪声的声学特征以及识别方法,是实现配电变压器放电故障可靠识别和诊断的关键。为此,提出了基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)的配电变压器放电故障诊断方法。该方法首先采用CEEMDAN对所采集的声信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF),求取各IMF的峭度值,并选取合适的IMF分量进行信号重构,从中提取放电故障声信号;其次对放电故障声信号进行CEEMDAN分解,获取其边际谱熵、重心频率、频带能量熵及奇异谱熵这4个特征量,并构成特征向量;最后利用支持向量描述(SVDD)对典型放电故障进行分类与识别。实验结果表明:所提方法在考虑配电变压器本体噪声的条件下,放电故障的识别率达到90%以上,可用于配电变压器放电故障的识别和诊断。     

基于GA-RBF神经网络的变压器温升预测

以预测变压器温升为目的,提出了一种基于遗传算法(GA-Genetic Algorithm)优化径向基函数(RBF-Radial Basis Function)神经网络的预测模型。首先用GA算法优化RBF神经网络中的隐层节点个数、输出权重、隐层基函数中心及宽度这四个参数的初值,然后利用优化后的RBF神经网络对样本进行训练,这样克服了传统神经网络参数选择的随机性。以S9-1000/10低损耗电力变压器为例作温升试验,将预测值与实测值对比,并与基于传统的BP神经网络预测值对比,结果表明,该方法得到的变压器温升预测值与实测值更接近,该预测模型具有更高的精度和适应能力。     

基于粗糙集神经网络和振动信号的高压断路器机械故障诊断

为了准确检测出高压断路器的机械故障类型,该文提出一种基于本征模态边际谱能量与粗糙集神经网络相结合的高压断路器振动信号故障诊断方法。首先将断路器的振动信号经过经验模态分解(EMD),得到若干个本征模态函数(IMF),对各个IMF分量进行希尔伯特(Hilbert)变换得到Hilbert边际谱,求取Hilbert边际谱的二次方得到Hilbert边际谱能量作为特征向量。基于粗糙集理论对特征向量进行属性约简分析,从而建立简单明了的决策表,根据决策表规则建立径向基函数(RBF)神经网络故障模型。实验结果表明,该方法能有效对高压断路器的机械故障类型进行分类。     

基于GAF与卷积神经网络的电能质量扰动分类

针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance, PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的PQD分类方法。首先将一维PQD信号映射为二维图像,接着在已有的神经网络基础上构造适用于PQD分类的网络框架。最后将二维图像作为输入,CNN将自动从海量的扰动样本中提取特征并加以分类。仿真结果表明该方法在噪声数据中具有良好的分类性能,是一种行之有效的PQD分类方法。     

基于格拉姆角场和深度残差网络的变压器绕组松动故障诊断模型

针对变压器绕组松动故障诊断中特征量难以选取,依赖人工经验的问题,提出了一种基于自动编码器降噪,格拉姆角场(GAF)和深度残差网络(ResNet)进行识别的变压器绕组松动诊断方法。该方法直接从GAF图像中自动学习有效的故障特征,不需要手动提取特征量。首先,将振动信号经过自动编码器进行降噪,获得信噪比更高的振动信号。然后,采用GAF方法将振动信号转化为二维图像,生成图像数据集,在此基础上训练ResNet,构建适用于变压器绕组松动故障分类识别的网络模型。最后,搭建变压器绕组松动故障试验平台,采集绕组在不同松动和试验电流下的振动信号并进行分析。试验结果表明,所提诊断方法对变压器绕组松动识别准确率达95%以上,能够有效识别松动相和松动程度,适用于变压器绕组松动故障的识别和诊断。     

改进 CEEMDAN 算法的电机轴承振动信号降噪分析

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失 真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法。 首先利用传统 CEEMDAN 对原始信号初步分解,获得若干特征分量 (IMFs)和固有模态分量,将若干 IMFs 运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的 IMF 分量进行二次分解和二 次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用 SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪。 最后利用凯 斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始 信号提高 2. 2 dB。     

基于RBF神经网络的变压器保护

基于RBF神经网络,综合考虑变压器励磁涌流状态和故障状态的特征,提出并建立了一个用于变压器保护的三层RBF神经网络模型。通过利用Matlab神经网络工具箱中的RBF网络仿真及训练函数(simurb、solverb)来完成对该模型的训练。实验和检验结果表明,所建立的神经网络模型能够对变压器所发生的故障状态作出正确的响应,且响应时间不超过10ms。     

基于RBF神经网络的无刷直流电机无位置传感器控制

通过分析无刷直流电机间接位置检测原理 ,提出了基于径向基函数 (RBF)神经网络的无位置传感器控制方法。该方法建立动态的RBF网络模型 ,采用k 均值聚类法和递推最小二乘法 (RLS)离线训练得到网络初始参数 ,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数 ,通过对电机端电压和相电流的映射 ,得到电机换相信号 ,取代了传统的位置传感器。最后实验结果表明了该控制方法的有效性     

基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法

绕组变形是变压器内部的主要故障类型之一,严重威胁电力系统正常运行。为有效提高绕组变形在线检测的准确性,结合变压器在运行中遭受暂态过电压冲击的特性,提出基于暂态过电压下行波分析的变压器绕组变形在线故障定位方法。当暂态过电压信号侵入变压器绕组时,在绕组末端获取电压行波信号,采用具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)对其进行分解,得到本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各IMF分量下的相关系数,对比分析后选取一些IMF的相关系数作为绕组变形的故障特征量,最后结合BP神经网络构建故障特征和故障点的映射关系,实现绕组变形的在线故障定位。仿真结果验证了本方法的可行性。     

基于特征判定系数的CSO-SVM的电力变压器振动信号故障诊断

变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和特征熵权法（EWM）进行故障诊断的方法。通过相关系数加权峭度（CCWK）原则筛选CEEMDAN分量并重构信号,实现在剔除冗余分量的同时,提升变压器振动信号特征的表征能力;利用EWM构建特征判定系数（FDC）实现单一数据诊断变压器故障类型;通过主成分分析法（PCA）减小混合域特征尺度,采用鸡群优化算法（CSO）优化支持向量机（SVM）模型进行故障诊断。对某变电站110kV三相油浸式变压器进行分析,结果表明与概率神经网络（PNN）和SVM等变压器故障诊断方法相比,文中方法在提前定性故障类型的同时,能够进一步提高变压器故障诊断准确率与效率。     

基于格拉姆角场与迁移学习-AlexNet的变压器绕组松动故障诊断方法

绕组松动故障是变压器最主要的机械故障之一，尚缺乏有效的智能化诊断方法。为此提出基于格拉姆角场与迁移学习-AlexNet的变压器绕组松动故障诊断方法。变压器稳态运行时的振动信号存在周期性的特点，导致其构建足量具有时间相关性的图像集十分困难，提出了一种样本构建方法用于生成变压器振动信号的格拉姆角场图像集。将生成的图像集送入AlexNet进行迁移学习，获得微调后的神经网络模型。实验结果表明：利用该样本构建方法生成的图像集作为训练集和验证集，建立的卷积神经网络模型训练准确率与验证准确率均达到99%以上；利用变压器周期性振动信号生成的图像集作为测试集，测试准确率达到99%以上，实现了变压器绕组松动故障的准确诊断，并为周期性信号运用具有时间相关性的图像变换方法构建足量样本集提供了一种新思路。     

基于神经网络的变压器故障诊断

为了保障变压器在电力系统中能够安全有效的运行,提出了一种将RBF神经网络与模糊控制算法相结合对变压器进行故障诊断的方法。设计了具有6层神经网络的学习体系,并且将模糊隶属度函数引入到第2层中,加快了神经网络的学习速度。基于变压器故障的数据统计,通过对其内部的气体含量进行分析对故障类型进行分类。通过样本数据对所设计的模糊RBF神经网络进行故障诊断训练。实验结果表明,通过训练后的该模型对变压器的故障诊断具有更好的效果。     

径向基函数神经网络在电力变压器故障诊断中的应用

基于油中溶解气体分析法,采用径向基函数（radicalbasisfunction,RBF）神经网络模型对电力变压器进行故障诊断。为了提高诊断模型的辨识精度,分两步对RBF神经网络的模型参数进行辨识：首先采用减聚类算法确定RBF神经网络隐含层基函数的中心点,然后采用量子粒子群优化（quantum-behavedparticleswarmopti-mization,QPs0）算法求解基函数的宽度以及隐含层与输出层的连接权重。仿真实验结果表明,该方法的故障诊断正确率较高,达90．67％。     

CEEMDAN 与 GCN 结合的配电变压器故障诊断

针对配电变压器故障特征提取困难、故障识别难度大的问题,提出一种将振动信号、自适应噪声完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)与图卷积神经网络(GCN)三者有机结合的故障诊断方法。 首先,采用 CEEMDAN 对来自加速度传感器的振动信 号进行处理,获得一组固有模态分量(intrinsic modal function);其次求取边际谱信息作为特征向量;然后,对特征向量矩阵构造 无向加权完全图,并使用改进灰狼优化算法对高斯核带宽进行寻优;最后,搭建一个具备多通道和多连通的改进 GCN 模型进行 特征二次挖掘与故障分类。 与此同时,还在模型中加入一种名叫“峰值因子”指标实现对未知类型故障的辨识。 在实例分析 中,分别对油浸式和干式变压器进行故障模拟,提取不同状态的样本进行测试。 实验结果表明,所提方法对油浸式和干式变压 器的故障识别准确率分别达到 97. 73%和 95. 6%,优于其他两种对比方法。 在面对未知类型故障以及运行工况发生变化时,也 具备较高是识别能力。     

RBF网络在小电流接地系统故障选线中的应用

如何准确实现故障选线是小电流接地系统长期存在的难题,现有的选线方法和装置,都存在着许多不足。针对这种情况,以理想的建模为背景,以提高小电流接地系统的故障选线准确率为目的,提出了基于RBF神经网络的故障选线方法。RBF神经网络是一种局部逼近的神经网络,选取高斯基函数作为RBF基函数。文中在理想情况下建立一个模型,选取各条线路的零序电流、零序有功和零序无功作为输入的特征电气量,保证了故障线路特征选取的一般性;然后利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对电气特征量进行训练,保证了其快速的收敛性以及选线的准确性。文中的仿真结果表明,利用训练好的RBF神经网络可以实现故障选线,不但准确而且可靠,具有一定的可行性。     

基于CEEMDAN-小波阈值和3D-CNN的变压器铁心松动故障诊断模型

为了解决变压器铁心松动故障的识别与诊断,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波阈值的环境噪声去除方法,并提出使用三维卷积神经网络(3D-CNN)去识别基于声纹的变压器铁心松动故障诊断方法。搭建变压器铁心松动故障试验平台,采集铁心在不同松动程度下的噪声信号;将采集的用于故障识别的声纹信号经过CEEMDAN-小波阈值算法,利用变压器本体噪声和环境噪声在峭度上的差异滤波,得到信噪比较高的变压器声纹信号;再将滤波后的声纹信号经过短时傅里叶变化生成时频矩阵,并用Mel滤波器降维得到Mel-语谱图,制作成适合3D-CNN输入格式的数据集;搭建好网络的各层,利用3D-CNN对变压器铁心松动故障进行分类和识别。试验结果表明：所提方法在考虑环境噪声的条件下,变压器铁心松动故障的识别率达到90%以上,可用于变压器铁心松动故障的识别和诊断。     

基于改进RBF神经网络的光伏组件故障诊断

由于光伏组件的输出特性受多种因素混合影响,对光伏组件的故障检测是一个严峻的考验.为了保证故障诊断的实时性和精确性,采用多传感器法提取短路和开路故障特征,利用电压扫描法获取不均匀光照引起的热击穿和电击穿故障的判断依据,以故障特征为判据,给出一种基于K均值聚类算法的改进RBF神经网络的光伏组件故障诊断方法,在Matlab平...