为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法...为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。展开更多
液压设备在运行过程中伴随着多域间的能量转换,尤其在变工况下呈现出非平稳性及非线性等特征,为状态监测与故障诊断带来难度。为了提高非平稳工况轴向柱塞泵故障诊断的性能,该研究提出采用既是运行参数又是状态参量的瞬时转速信号作为...液压设备在运行过程中伴随着多域间的能量转换,尤其在变工况下呈现出非平稳性及非线性等特征,为状态监测与故障诊断带来难度。为了提高非平稳工况轴向柱塞泵故障诊断的性能,该研究提出采用既是运行参数又是状态参量的瞬时转速信号作为轴向柱塞泵故障诊断的信息源。通过理论分析得出瞬时转速信号的波动成分中蕴含着元件健康状态信息。提出采用同步提取标准S变换(synchro-extracting of normal S transform,SNST)对其进行线通滤波处理。利用K-medoids方法将滤波重构后的瞬时转速波动信号角度域特征值进行聚类分析,并在机电液一体化平台上进行了变转速和变负载工况试验,实现了轴向柱塞泵配流盘在正常、轻微、严重磨损时的故障诊断。研究成果可为液压设备的运行状态监测与故障诊断提供新的方法。展开更多
文摘为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。
文摘液压设备在运行过程中伴随着多域间的能量转换,尤其在变工况下呈现出非平稳性及非线性等特征,为状态监测与故障诊断带来难度。为了提高非平稳工况轴向柱塞泵故障诊断的性能,该研究提出采用既是运行参数又是状态参量的瞬时转速信号作为轴向柱塞泵故障诊断的信息源。通过理论分析得出瞬时转速信号的波动成分中蕴含着元件健康状态信息。提出采用同步提取标准S变换(synchro-extracting of normal S transform,SNST)对其进行线通滤波处理。利用K-medoids方法将滤波重构后的瞬时转速波动信号角度域特征值进行聚类分析,并在机电液一体化平台上进行了变转速和变负载工况试验,实现了轴向柱塞泵配流盘在正常、轻微、严重磨损时的故障诊断。研究成果可为液压设备的运行状态监测与故障诊断提供新的方法。
