应用DSmT的堆芯吊篮故障信号小波包分析

为解决反应堆堆芯吊篮故障信息难以获取问题,提出一种采用DSm T小波包能量分析的故障特征决策提取融合方法.研究分析了堆芯吊篮在吊篮破裂、吊篮紧固件部分脱落和堆芯支撑下板与吊篮热处理变形3种故障工况的振动信号,采用小波包变换提取故障信号频段能量,将含有故障信息的采集数据经小波包能量分析后直接赋值给DSm T信度函数.实验结果表明,小波包能量分析DSm T融合方法的诊断准确率优于小波包子带能量特征向量图方法,DSm T融合算法能够有效辨识吊篮故障模式,具有较高的诊断效率及可靠性.     

利用ARM实现的直流接地故障检测装置

小波变换以其优良的时频分析特性在电力系统故障诊断及信号分析方面获得了广泛的应用,但基于单片机的故障检测装置却不能适应小波算法的高要求.针对这一情况,采用了具有高实时性的ARM微处理器进行嵌入式开发设计,提出了一种基于小波变换的直流系统接地故障检测装置的实现方案,构建了一个完整的软硬件平台.实验结果表明,新的ARM微处理器装置可以实现小波算法,很好地满足检测方案的要求.同时,该装置能有效解决直流电网中对地电容的影响,提高系统的安全性和可靠性.     

基于形态小波理论和双谱分析的滚动轴承故障诊断

为了探索基于双谱估计流程的对包含高斯和非高斯成分的故障信号进行有效处理的方法,将非线性小波-形态小波引入到振动信号处理中来,并进一步完善形态小波理论,提出形态小波包分解与重构算法.通过形态小波包软阈值降噪实现非高斯信号高斯化处理,在此基础上,发展了3种形态小波包-双谱分析级联算法:形态小波包-双谱估计、形态小波包-Hilbert-双谱估计、Hilbert-形态小波包-双谱估计,该方法对故障信号的高斯和非高斯成分都能有效抑止,尤其是Hilbert-形态小波包-双谱估计算法,适应性强,处理效果更好.经过滚动轴承故障诊断试验,结果表明,基于形态小波包和双谱分析的算法,能够准确区分不同类型、不同程度的故障序列,并取得了良好的效果.     

高压直流输电线路边界保护算法

暂态量保护是直流线路继电保护的主要研究方向之一,分析直流输电线路及其边界的频率特性,研究直流线路区内外故障判别的边界保护原理;利用快速的改进递归小波变换提取特征差异显著的故障暂态特定频率分量幅值,并构造边界保护的实用算法.经过大量PSCAD仿真实验测试,该边界保护算法可以正确判别故障范围、识别故障极,保护性能不受故障距离、故障类型及过渡电阻等因素的影响.     

小波分析在煤矿机械故障诊断中的应用研究

本课题由焦作工学院荆双喜副教授等完成 .通过对小波分析理论的研究 ,推导了正交小波和小波包图形显示算法 ,首次将其用于机械故障诊断 .该算法结合小波变换快速算法使信号的分解结果与原始数据长度保持一致 ,解决了原算法存在的数据长度随分解层数增大成倍减小的问题 ,与原算法相比具有明显优点 ,为信号深层次处理及弱信号提取提供了途径 .通过对提升机振动信号的分析 ,提取出了提升机减速箱中的微弱故障信息 ,并分离出齿轮的啮合振动以及高次谐波 ,并在提升机变工况状态下提取出了故障特征 ,说明小波分析是处理非平稳振动信号的有力工具 ,…     

一种新的小波包络检测快速算法及其应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷, 提出一种用 Morlet 小波和连续小波变换实现的包络检波算法. 该方法利用小波变换时-频分析的优势, 用傅立叶变换快捷计算小波变换系数, 从而有效提取各共振响应频带的调制频率. 经实验验证, 该方法能有效地提取信号包络, 准确地提取出滚动轴承的故障频率.     

小波包算法在异步电机故障检测中的应用

对电机故障信号利用小波包算法进行分解,应用小波包频率分辨率高的特性,提取出包含电机故障特征频率分量的局部频段进行分析,通过对小波包分解系数与正常无故障时的分解系数相比较,判断有无故障的发生,并在Matlab环境下进行了仿真实验.     

小波分析及其在电力系统故障检测中的应用

介绍了小波变换的基本原理,采用小波变换快速算法对电力系统中故障信号进行分析、判断。仿真结果表明,小波变换能够很好地消除电力系统故障信号噪声,并准确检测出故障点。     

小波包特征免疫检测器在设备异常状态检测中的应用

旋转机械设备工作机理复杂,故障样本缺乏,难以应用传统的方法对其进行有效的异常状态检测.结合小波包分析技术及人工免疫系统理论,构造了小波包特征免疫检测器,给出了小波包特征免疫检测器的产生算法、异常状态检测方法.小波包特征免疫检测器是在对正常样本学习的基础上产生的,不需要设备运行的故障数据,适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常状态检测.活塞压缩机气阀的异常状态检测结果表明,小波包特征免疫检测器检测效果良好、准确率高.     

一种蚁群优化小波包基选择的方法

为了研究已有最优基选择算法在微弱故障信号降噪方面效果差以及终端节点不易确定的问题,依据蚁群算法和小波包的相关理论,分析了小波包基选取的影响因素,对选取规则进行了重新定义,并结合蚁群算法的全局优化能力对新定义的终端节点坐标集和分解层数寻优,给出了一种基于蚁群算法的小波包基优选方法。对比传统最优基选择算法,新方法的收敛性能及分布性能加强了12.5%,在轴承的微弱故障信号降噪过程中,经处理后的信号信噪比提高了46.7%,均方根误差降低了20.4%,验证了新方法的有效性和优越性。     

基于测量波阻抗的同杆双回输电线路故障识别

为提高行波保护在同杆双回输电线路上的灵敏性与可靠性,提出一种基于S变换的测量波阻抗比率制动故障识别算法. 利用S变换获取母线电压与线路电流的初始行波相量,据此计算线路测量波阻抗,给出和波阻抗与差波阻抗概念,引入综合和波阻抗和综合差波阻抗. 理论分析表明：当发生区内故障时,综合和波阻抗小于综合差波阻抗;当发生区外故障时,综合和波阻抗远大于综合差波阻抗. 引入比率制动系数,将综合和波阻抗作为制动量,综合差波阻抗作为动作量,建立比率制动保护判据进行区内、外故障识别. 大量仿真结果表明,该算法判据简单,性能可靠,动作灵敏、迅速,基本不受故障初始角、故障类型、过渡电阻、噪声干扰等因素影响.     

基于CSVD法的小电流接地系统故障选线研究

小电流接地系统是我国配电网的普遍接线方式,故障选线技术日益受到重视．SVD算法（矢量奇异值算法）在理想条件下分析故障分量时具有良好的性能,但是在低信噪比,小角度条件下．SVD算法的分辨能力的不足使得分析结果不明显．为了解决这类问题．提出了一种基于SVD算法的改进算法CSVD法,利用改进后的算法进行数据采样,对矩阵进行修正,根据不同线路的暂态零序电流波形相似度及利用模极大值法计算经CSVD算法转换后的零序电流信号,利用各转换后的信号的首波头极性识别故障线路。通过PSCAD和matlab软件进行仿真分析,该方法可靠有效。     

基于信息融合的故障行波定位网络算法

提出一种基于整个输电网行波信息的故障定位算法．通过分析故障行波到达电网中各变电站的时间关系,运用最短路径原则将复杂的输电网络简化成无环网的辐射型网络,将远端变电站记录的初始行波到达时间折算为故障线路出口侧变电站的初始行波到达时间．通过剔除无效时间数据,并对所有折算得到的有效初始行波到达时间进行融合处理,实现基于整个输电网的故障行波定位．该算法有效解决了电网中某台行波定位装置时间记录不准确或故障导致的故障定位失败问题．仿真结果表明,该算法具有较高的可靠性、准确性,绝对误差不超过100m．     

架空-电缆混合线路双端行波故障测距算法

配电线路发生故障时,及时准确的故障点定位对于保障电力系统的安全可靠性至关重要.利用基于时间中点的双端行波故障测距算法,解决了传统双端行波测距不适于波速不连续的架空-电缆混合配电线路的问题,实现了架空-电缆混合配电线路的故障定位.     

单端行波测距新算法的研究

传统的单端测距算法需要考虑时间和行波波速两个因素,本文在原有的单端测距算法的基础上消去了行波波速参数,提出了一种不受行波波速影响的的单端测距新算法,与之前的单端行波测距算法相比该算法不受行波波速的影响的优点,而且计算方便、精确.经过ATP对该算法进行仿真验证,仿真结果证明了该算法的实用性.用该算法在超高压长距离输电线路...     

基于故障行波方向的电缆一架空线混合线路自适应重合闸控制研究

提出一种基于故障行波方向的电缆一架空线混合线路自适应重合闸控制方法．通过在电缆与架空线连接点处安装行波传感器提取暂态电流行波方向信息,计算故障区段,如果故障在电缆上则断开重合闸出口压板,反之,则闭合重合闸出口压板．理论分析和仿真结果表明,该方法能识别混合线路连接点附近故障时的故障区段,无故障保护死区,可靠性高．     

谐振接地电网单相接地故障初始行波分析

谐振接地电网发生单相接地故障时,从故障初始行波产生原理入手,进行了初始行波的模量分析。并推导了初始行波在母线处的传播特性。与健全线路相比,故障所在线路初始零模电流行波幅值最大且极性相反。据此能检测故障线路。ATP仿真验证了其正确性。     

基于行波波头瞬时频率的输电线路故障无通道全线速动行波保护

提出一种利用区内外初始行波信号的频率差异来区分内外部故障的快速保护原理。首先,详细分析母线杂散电容和阻波器对故障行波的影响;然后,对初始电流行波进行希尔伯特变换（HHT变换）得到各频段的时频图,提取初始电流行波突变点频率,利用行波波头瞬时频率差异作为判据区分内外部故障。理论分析和仿真结果表明,该方法动作快,不易受故障类型、故障角度和故障接地电阻的影响,不存在保护死区,是一种简单有效的高压线路保护方法。     

应用盲源分离法消除旋转机械振动信号噪音与干扰

工业过程状态检测和故障诊断的信号,会受到相邻设备振动信号的干扰及噪音信号污染,影响对机器运行状态的准确判断和诊断.提出扩展干扰或噪音为一个源向量方法,利用盲源分离技术,研究机械源为线性卷积混叠模型,建立盲源分离技术消除振动干扰或噪音的算法.应用在风机轴振动信号试验表明,经盲源分离处理风机转子失衡引起轴振动信号的功率谱,优于未经处理的信号功率谱,证明了盲源分离技术消除机械设备间振动干扰和噪音信号的有效性.     

低空小目标检测中的单通道干扰信号重构和抑制算法

利用移动通信系统进行低空小目标检测时,传统被动检测算法无法实现单接收通道下参考信号接收对比,提出一种基于干扰信号重构的直达波抑制算法,用于对低空小目标的检测.首先通过移动通信系统感知信道传输环境;在此基础上,利用OFDM时频特性重新构建直达波信号及多径信号等干扰信号,最后通过扩展相消算法对单接收通道中的直达波干扰进行抑制.仿真结果表明,所提方法能在移动通信系统单接收通道情况下提高回波检测性能,提高低空小目标检测的准确性.