浅谈仪表维修中的故障点查找方式

当今企业自动化程度越来越高,仪表在各个工艺中的使用量也大大增加。仪表作为工艺流程中控制和显示仪器,比较容易损耗。所以仪表的维修变成了企业维护人员的主要任务。在仪表的维修工作中首先任务就是故障点的查找。本文综合讲述了在仪表维修中故障查找点的主要方法,并分别对各个类型的仪表维修进行了详细分析。     

基于小波和高阶PDE的电缆局部放电去噪研究

局部放电(PD)试验是检测电力电缆绝缘性能的重要手段,由于试验现场电磁环境比较复杂,提取所得的PD信号已被噪声淹没。为得到较为真实的PD信号,提出了一种基于小波变换和高阶偏微分方程(PDE)相结合的去噪方法。利用小波变换提供较好的局部放电信号预处理和后处理平台,对低频子信号进行四阶PDE迭代去噪,同时采用效果评价指数信噪比(SNR)作为迭代终止条件。将该方法的去噪效果与传统的小波阀值去噪效果进行了比较,经过计算和仿真分析表明,文中方法能够较好的保留信号边缘与细节,比传统小波阀值去噪具有更优越的去噪性能。     

基于回复电压法的变压器油纸绝缘状况的等效仿真分析

为研究变压器的绝缘状况,通过建立均一绝缘介质的等效电路模型,仿真分析了模型参数和试验参数的改变对回复电压初始斜率和主时间常数的影响。仿真结果表明:回复电压的初始斜率和主时间常数可以用来判断变压器的绝缘状态,通过改变模型参数和试验参数可等效变压器的不同绝缘状态,为研究变压器油纸绝缘老化状况提供了新方法。     

二型模糊集的模糊熵研究

研究基于质心的二型模糊集的模糊熵和加权模糊熵,构造了两个二型模糊集的模糊熵度量.针对二型模糊集的特殊情形,提出一种新的区间值模糊集的模糊熵度量,既弥补了现有区间值模糊集退化为普通模糊集时熵为零的不足,又克服了两个明显不同的区间值模糊集熵相等的缺点.数值实例和仿真实验表明了所提出模糊熵的合理性和实用性.     

基于VMD和柔性形态学的输电线路故障测距方法

针对输电线路故障测距和信号中存在噪声干扰的问题,提出了基于VMD和柔性形态学去噪技术的输电线路故障测距方法。首先利用变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)对信号进行分解,在分解过程中自适应的去除一部分噪声;然后,通过平均柔性形态学滤波器进一步的去除残余干扰;最后使用柔性形态边缘检测有效放大信号奇异点,再设定输出阈值减少噪声背景对信号突变点的影响,可以很清晰的得到故障发生时刻。实验表明此方法有很好的噪声鲁棒性,在抑制了噪声干扰的同时放大了行波特征信号,能够有效检测输电线路故障行波波头,获得更高的检测精度。     

基于MUSIC/MNM谱估计的鲁棒语音特征提取

针对语音识别系统受噪声干扰识别率急剧下降的问题,通过分析传统的鲁棒语音特征提取方法在语音信号谱估计方面的不足,提出一种在不同信噪比下都具有较好鲁棒性和识别性能的语音特征提取算法．该算法结合多信号分类法（MUSIC）和最小模法（minimum-norm method,MNM）来进行谱估计．接着在移动机器人平台上进行验证实验,结果表明：该算法能有效的提高语音识别率,增强语音识别鲁棒性能．     

水下目标动态阈值检测的区间值模糊集熵方法

针对现有区间值模糊集的模糊熵度量的不足,提出该类模糊集的一种新的熵刻画,并将其应用到图像分割中.用区间值模糊集表示图像,依据最优阈值选取准则确定图像分割的初始阈值.结合Canny边缘检测结果研究一种针对水下图像的动态阈值分割算法,实现水下图像的目标检测.仿真实验结果表明该算法具有很好的图像分割和目标检测效果.