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基于振动灰度图的DCGAN结合ResNet50的发电机故障诊断
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作者 张超 李晨昕 +2 位作者 周天赐 靳瑞卿 何玉灵 《噪声与振动控制》 北大核心 2026年第2期95-101,共7页
基于深度学习的故障诊断方法可以有效地实现发电机故障的智能诊断,但当训练样本过小或者样本分布不均匀时极易发生过拟合现象,影响模型的诊断效果和精度。为了解决上述问题,提出基于振动灰度图的深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution ... 基于深度学习的故障诊断方法可以有效地实现发电机故障的智能诊断,但当训练样本过小或者样本分布不均匀时极易发生过拟合现象,影响模型的诊断效果和精度。为了解决上述问题,提出基于振动灰度图的深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)结合残差网络(ResNet50)的发电机故障诊断方法,实现了在故障小样本与故障样本不均衡情况下的发电机故障智能诊断。最后通过对比实验证明,在发电机故障小样本或者故障样本不均衡情况下使用深度卷积生成对抗网络生成的故障样本对模型进行训练可以获得更高的诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 振动灰度图 深度卷积生成对抗网络 残差网络
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基于一维噪声增强卷积神经网络的轴承剩余使用寿命预测 被引量:2
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作者 丁伟 陈律 +2 位作者 王骁贤 宋俊材 陆思良 《轴承》 北大核心 2025年第5期71-78,共8页
基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程... 基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程度。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上的对比试验表明,与无噪声注入的一维卷积神经网络、二维卷积神经网络和卷积注意力神经网络相比,1DNECNN预测结果的均方误差降低了24%~49%,具有更高的预测精度和更优的拟合性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命 预测 神经网络 卷积 数据预处理
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变尺度随机共振用于电机故障的监测诊断 被引量:53
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作者 冷永刚 王太勇 +2 位作者 李瑞欣 彭永胜 邓学欣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期111-115,共5页
以绝热近似小参数的随机共振理论为依据,提出变尺度随机共振的新方法,实现了大参数条件下的随机共振,进而达到从强噪声中检测出弱信号的目的。在大量可行的数值研究基础上,成功地将变尺度随机共振技术应用于电机故障的监测与诊断,证明... 以绝热近似小参数的随机共振理论为依据,提出变尺度随机共振的新方法,实现了大参数条件下的随机共振,进而达到从强噪声中检测出弱信号的目的。在大量可行的数值研究基础上,成功地将变尺度随机共振技术应用于电机故障的监测与诊断,证明了该方法在故障监测和预报方面是可行有效的。 展开更多
关键词 电机 故障监测 故障诊断 随机共振
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基于小波包算法的电机故障信号的压缩和重构 被引量:52
4
作者 任震 何建军 +1 位作者 黄雯莹 吴国沛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期25-29,共5页
提出了基于小波包改进算法的电机故障信号压缩和重构方法 ,取定误差限后 ,通过选择分解阶数并自动优化调节每个节点的阈值来获得尽可能大的压缩比。分析了小波包分解尺度空间系数v1不压缩和压缩 2种方案 ,以及小波包完全分解和基于熵值... 提出了基于小波包改进算法的电机故障信号压缩和重构方法 ,取定误差限后 ,通过选择分解阶数并自动优化调节每个节点的阈值来获得尽可能大的压缩比。分析了小波包分解尺度空间系数v1不压缩和压缩 2种方案 ,以及小波包完全分解和基于熵值的最优分解下各压缩指标随尺度的变化情况 ,并比较了不同小波的压缩效果。分析结果表明 ,提出的方法在获得较大压缩比的同时又能不失真地重构原信号 ,并有效地减少小波包分解和重构的计算量 ,是一种有效的电机故障信号的压缩和重构方法。 展开更多
关键词 电机 故障信号 小波包算法 电力系统 滤波器
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基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断 被引量:32
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作者 安学利 蒋东翔 +1 位作者 陈杰 刘超 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期10-13,共4页
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和... 为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 故障特征频率幅值 支持向量机 最小二乘支持向量机 风力发电机组 调心滚子轴承 故障诊断
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深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望 被引量:60
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作者 丁石川 厉雪衣 +2 位作者 杭俊 王尹江 王群京 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期172-188,共17页
电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其... 电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其更强大更复杂的数据表达能力,已被应用于电机故障诊断领域,并取得了一定的研究成果。因此,介绍了深度置信网络(DBN)、自编码网络(AE)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)这四类经典的深度学习模型,并总结了这四类模型在电机故障诊断中的应用。最后对深度学习在电机故障诊断领域中所面临的问题和挑战进行了总结和展望。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 深度学习 深度置信网络 自编码网络 卷积神经网络 循环神经网络
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基于小波包Shannon熵SVM和遗传算法的电机机械故障诊断 被引量:42
7
作者 张亚楠 魏武 武林林 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期87-91,共5页
针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波... 针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波的小波包分解,提取振动信号的小波包Shannon熵为特征向量,将特征向量作为多类别SVM的输入,具有较高的去噪能力;在训练SVM时,与传统方法多采用试凑法选择参数不同,该方法采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优,使SVM获得最佳的分类性能,具有更高的识别准确率。采用凯斯西储大学提供的电机机械故障数据进行实验,结果证明该方法具有很好的可靠性和准确性。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 小波包 Shannon熵 支持向量机 遗传算法
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电机设备的现代故障诊断方法 被引量:45
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作者 侯志祥 申群太 李河清 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第6期61-63,90,共4页
分析了电机设备故障诊断的基本原理 ,以文献综述的形式系统的阐述了电机设备的现代故障诊断方法 ,并概括了已有的各种故障诊断方法的特点 ,指出了电机故障诊断方法的发展趋势。
关键词 电机设备 小波变换 故障诊断 模糊逻辑 智能系统 负载电流
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基于小波-神经网络的电机振动故障诊断 被引量:22
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作者 吴桂峰 翟玉庆 +1 位作者 陈虹 曹卫 《控制工程》 CSCD 2004年第2期152-154,176,共4页
针对电机振动信号的频谱特点,提出基于小波 神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法。利用小波包的多维多分辨率特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得振动信号的突变信息,提取与电机故障相关的特征信息,将其作为特征向量输入A... 针对电机振动信号的频谱特点,提出基于小波 神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法。利用小波包的多维多分辨率特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得振动信号的突变信息,提取与电机故障相关的特征信息,将其作为特征向量输入ART2神经网络,对其进行训练。经过训练后的神经网络可对电机工作状态进行在线监测和实时故障诊断,并在转子实验台上进行了模拟故障仿真试验。通过对仿真结果的分析,证实这种诊断方法的可行性。 展开更多
关键词 电机振动 故障诊断 模式识别 小波 神经网络 特征提取 在线监测
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基于小波分析的电机故障振声诊断方法 被引量:13
10
作者 吕锋 孙杨 +1 位作者 文成林 句希源 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期322-325,328,共5页
小波分析能够将信号划分到不同频段内,而且在时一频两域都具有表征信号局部特征能力。基于小波分析的电机故障振声诊断方法,充分利用小波分析在处理急剧变化的高度不稳定信号时更加有效的优越性,在对电机振声故障暂态信号的多尺度分析... 小波分析能够将信号划分到不同频段内,而且在时一频两域都具有表征信号局部特征能力。基于小波分析的电机故障振声诊断方法,充分利用小波分析在处理急剧变化的高度不稳定信号时更加有效的优越性,在对电机振声故障暂态信号的多尺度分析基础上,有效的检测出故障及其类型,实现了电机故障的在线诊断,通过仿真结果验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 电机 振声 故障诊断 特征提取 小波分析 仿真
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大型发电机定子绕组局部放电在线监测方法的研究 被引量:10
11
作者 陈卓 刘念 +2 位作者 薄丽雅 郝江涛 幸晋渝 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期22-25,共4页
考虑放电脉冲在定子绕组中的传播规律,通过安装在定子绕组线圈上的感应传感器监测发电机定子绕组局部放电,确保局部放电信号在变形和衰减前被分离,同时对局部放电信号进行处理。分析了其监测原理,以高压电缆接头或定子绕组线圈发生局部... 考虑放电脉冲在定子绕组中的传播规律,通过安装在定子绕组线圈上的感应传感器监测发电机定子绕组局部放电,确保局部放电信号在变形和衰减前被分离,同时对局部放电信号进行处理。分析了其监测原理,以高压电缆接头或定子绕组线圈发生局部放电为例,将2个传感器分别置于试件两侧,分析这2个传感器上电压的关系,可判断局部放电是发生在试件的内部还是外部,并计算内部局部放电时的脉冲灵敏度或外部局部放电时的噪声干扰灵敏度。 展开更多
关键词 大型发电机 主绝缘 局部放电 在线监测
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三角样条小波(TSW)及其在电机故障检测中的应用 被引量:13
12
作者 任震 胡国胜 +1 位作者 黄雯莹 黄群古 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期21-23,49,共4页
该文提出了一种新的小波函数———三角样条小波(TSWn ,n =1,2 ,… ) ,它与B样条小波一样是由单位特征函数迭代而成 ,具有良好的时、频域局部性质和对称性或反对称性 ,具有广义线性相位 ;由于三角样条小波由三角函数张成 ,基于它的小波... 该文提出了一种新的小波函数———三角样条小波(TSWn ,n =1,2 ,… ) ,它与B样条小波一样是由单位特征函数迭代而成 ,具有良好的时、频域局部性质和对称性或反对称性 ,具有广义线性相位 ;由于三角样条小波由三角函数张成 ,基于它的小波变换又具有Fourier变换的特点。文中将三角样条小波变换用于电机定子单相接地故障实时检测 ,并与电力系统中使用广泛的Meyer小波、Morlet小波、正交小波Db4以及双正交小波Bior4 .4小波变换进行了对比 ,从实验结果可看出三角样条小波在重构信号的误差分析、奇异点(突变点 )的识别和定位以及谐波检测等方面 ,相对于其它小波变换更敏感 。 展开更多
关键词 电机 故障检测 三角样条小波 电力系统
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基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法 被引量:13
13
作者 邱赤东 薛征宇 +1 位作者 邵萍波 任光 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期52-56,62,共6页
针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题,提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差... 针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题,提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率。增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象。对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标。通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障。 展开更多
关键词 感应电机 小波包变换 希尔伯特变换 电流特征分析法
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电机转子系统早期故障可视化检测的差分振子法 被引量:12
14
作者 李楠 赵东成 +1 位作者 李虹波 李天云 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期74-77,107,共5页
在对提取电机转子微弱故障信号方面作了深入研究的基础上,提出了电机转子系统早期故障可视化检测的差分振子法。该方法是在差分方程的基础上构造检测器,确定系统激励频率fe及检测频率fd,当被测信号中含有fd这一频率成分时,系统即刻产生... 在对提取电机转子微弱故障信号方面作了深入研究的基础上,提出了电机转子系统早期故障可视化检测的差分振子法。该方法是在差分方程的基础上构造检测器,确定系统激励频率fe及检测频率fd,当被测信号中含有fd这一频率成分时,系统即刻产生共振来抑制噪声,其相图发生明显的变化,由相图的变化判断系统是否发生故障,从而实现了早期故障的可视化检测。将该方法应用于同步发电机转子匝间短路及转子碰摩故障的识别中,实例仿真证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 差分振子 转子系统 早期故障 可视化检测
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基于最小二乘支持向量机的电机故障鉴别 被引量:22
15
作者 许允之 方磊 张建文 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期63-68,共6页
针对异步电机的构造与转子故障特征,基于统计学习理论提出了信号处理技术与支持向量机故障诊断相结合的方法,以鼠笼式异步电动机为研究对象,建立了电机转子故障实验系统,并采集了电机故障信号,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行故障... 针对异步电机的构造与转子故障特征,基于统计学习理论提出了信号处理技术与支持向量机故障诊断相结合的方法,以鼠笼式异步电动机为研究对象,建立了电机转子故障实验系统,并采集了电机故障信号,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行故障分类。其次针对鼠笼式电机转子多故障分类问题,提出了小波包分析两种不同故障信号预处理方法,将采集的电机机壳振动信号分别进行分析,提取了故障特征向量,并结合LS-SVM分类功能,实现对电机转子不同故障的有效分类。实验结果表明,小波分析与LS-SVM结合的方法具有很好的分类精度。 展开更多
关键词 鼠笼电机 故障诊断 小波变换 支持向量机
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开关磁阻发电系统的故障分析及仿真 被引量:18
16
作者 刘震 林辉 司利云 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2005年第5期7-11,共5页
对开关磁阻电机在发电运行模式下的各种典型故障进行了分析研究,利用M atlab/S im u link中的电力系统工具箱对开关磁阻发电机系统进行建模,通过对模型施加不同的故障条件,仿真了系统在负载故障、功率变换器故障、电枢绕组开路/短路等... 对开关磁阻电机在发电运行模式下的各种典型故障进行了分析研究,利用M atlab/S im u link中的电力系统工具箱对开关磁阻发电机系统进行建模,通过对模型施加不同的故障条件,仿真了系统在负载故障、功率变换器故障、电枢绕组开路/短路等故障下的电压、电流输出波形。通过对结果的分析可以看出,开关磁阻发电系统具有较高的容错性能,当发生缺相故障时,系统仍能维持正常的电压输出。同时,这种故障的建模和仿真也为开关磁阻发电系统的故障诊断和容错研究提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 发电机 开关磁阻 故障 仿真
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三角样条调频小波变换的电机轻微故障定位 被引量:7
17
作者 胡国胜 任震 +1 位作者 黄雯莹 万国成 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期28-31,共4页
实小波变换只能提取信号的幅值特性,而电机轻微故障信号的小波幅值很小,因而用实小波变换有时很难检测到故障的发生。复值小波不仅能提取信号的幅值特性,还能提取信号的相位特性,进而在轻微故障信号的小波变换幅变化不太明显的情况下,... 实小波变换只能提取信号的幅值特性,而电机轻微故障信号的小波幅值很小,因而用实小波变换有时很难检测到故障的发生。复值小波不仅能提取信号的幅值特性,还能提取信号的相位特性,进而在轻微故障信号的小波变换幅变化不太明显的情况下,利用相位变化的特性也能准确判断微弱故障信号的突变点。文章将线调频小波变换应用到电机微弱故障的诊断中,取二阶三角样条小波作为窗函数,并令q=0得到简化的二阶三角样条调频小波,提取故障信号的相位特性,成功地确定了微弱故障信号的突变点。 展开更多
关键词 三角样条 调频小波变换 电机 故障定位 故障监测
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小波分析在转子绕组匝间短路故障诊断中的应用 被引量:14
18
作者 陈小玄 罗大庸 单勇腾 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期143-147,152,共6页
针对汽轮发电机转子绕组匝间短路故障,分析了匝间短路故障时的电磁特性和探测线圈上感应电势变化,提出了基于小波分析的故障实时检测方法,并给出了计算机建模仿真和动模实验分析。这种方法是在探测线圈法的基础上,将小波变换用于突变信... 针对汽轮发电机转子绕组匝间短路故障,分析了匝间短路故障时的电磁特性和探测线圈上感应电势变化,提出了基于小波分析的故障实时检测方法,并给出了计算机建模仿真和动模实验分析。这种方法是在探测线圈法的基础上,将小波变换用于突变信号的检测,对气隙中感应电动势信号的奇异特征进行提取,并根据这些奇异特征,实现对发电机转子绕组匝间短路故障的检测及故障点的定位。仿真表明,该方法能够实时检测到故障的发生及故障的具体槽位,适合于发电机转子绕组匝间短路故障的在线检测。 展开更多
关键词 小波分析 故障诊断 转子绕组 匝间短路
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利用二进小波消除电动机故障信号白噪声 被引量:9
19
作者 杨桦 王渝红 任震 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第4期81-86,共6页
通过对信号奇异点在二进小波变换下特性的研究,阐明了白噪声的性态与电动机故障信号的奇异性态在二进小波变换下的截然不同的性质,总结出简明的判据并据此提出了一种消除电动机故障信号中的白噪声的实用算法。
关键词 奇异性 白噪声 二进小波 电动机 实时监测 故障
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电机转子断条故障诊断方法探讨 被引量:17
20
作者 韩天 尹忠俊 杨邵伟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期93-98,117,共7页
通过综合国内外相关理论,对笼型异步电动机几种转子断条故障诊断方法进行了研究。仿真或实验验证结果表明,所有的方法对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。在此基础上讨论了转子断条故障诊断方法的发展趋势,为电机转子断条故障研... 通过综合国内外相关理论,对笼型异步电动机几种转子断条故障诊断方法进行了研究。仿真或实验验证结果表明,所有的方法对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。在此基础上讨论了转子断条故障诊断方法的发展趋势,为电机转子断条故障研究者提供了理论指导。 展开更多
关键词 异步电动机 故障诊断 转子断条故障
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