新能源发电并网及大量非线性、冲击性负荷的应用造成的电压波动与闪变已成为不可忽视的电能质量问题。为实现非稳态电压闪变参数的准确提取,提出一种基于改进集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition,ELMD)和sinc插值校正...新能源发电并网及大量非线性、冲击性负荷的应用造成的电压波动与闪变已成为不可忽视的电能质量问题。为实现非稳态电压闪变参数的准确提取,提出一种基于改进集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition,ELMD)和sinc插值校正的闪变参数分析方法,通过sinc插值法替代局部均值分解法中移动平均插值,并利用噪声的统计特性构建改进集合局部均值分解方法,基于改进ELMD将非稳态电压闪变信号分解成一系列的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后对各分量进行Hilbert变换获得非稳态电压闪变包络信号的瞬时幅值和瞬时频率,最后针对局部均值分解(local mean decomposition,LMD)测量大于12 Hz闪变分量幅值误差较大的局限性,构建基于sinc插值的幅值误差校正模型,据此实现非稳态电压闪变参数的完整检测与分析。通过仿真和实验证明所提出的改进ELMD和sinc插值校正闪变检测相比传统基于LMD的闪变检测方法具有更高的准确度,受电网基波频率波动的影响很小,抗干扰性强,能有效实现非稳态电压闪变包络参数准确检测。展开更多
针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(Permutation Entropy,PE)及优化K-均值...针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(Permutation Entropy,PE)及优化K-均值聚类算法相结合的轴承故障诊断方法。首先通过改进LMD将非线性、非平稳的原始故障振动信号分解出一系列的乘积函数(Production Function,PF)分量,对包含主要故障信息的PF分量提取PE值作为故障特征分量,在提取特征量的基础上,最后采用优化后的K-均值聚类算法对故障类型进行识别分类。将该方法应用在滚动轴承实验数据,实验结果表明该方法可以准确、有效的实现滚动轴承的故障诊断。展开更多
目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local me...目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将采集到的分合闸振动信号自适应分解,求取主要乘积函数(product function,PF)的改进多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MMPE)构成特征向量,再经过降维后,作为改进支持向量机(support vector machine,SVM)的输入量,实现断路器工作模式的识别;当断路器处于故障模式时,对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值(partial mean of multi-scale permutation entropy,PMMPE),作为故障程度定量评估指标,并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线,可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明,所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别,且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标,能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。展开更多
文摘新能源发电并网及大量非线性、冲击性负荷的应用造成的电压波动与闪变已成为不可忽视的电能质量问题。为实现非稳态电压闪变参数的准确提取,提出一种基于改进集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition,ELMD)和sinc插值校正的闪变参数分析方法,通过sinc插值法替代局部均值分解法中移动平均插值,并利用噪声的统计特性构建改进集合局部均值分解方法,基于改进ELMD将非稳态电压闪变信号分解成一系列的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后对各分量进行Hilbert变换获得非稳态电压闪变包络信号的瞬时幅值和瞬时频率,最后针对局部均值分解(local mean decomposition,LMD)测量大于12 Hz闪变分量幅值误差较大的局限性,构建基于sinc插值的幅值误差校正模型,据此实现非稳态电压闪变参数的完整检测与分析。通过仿真和实验证明所提出的改进ELMD和sinc插值校正闪变检测相比传统基于LMD的闪变检测方法具有更高的准确度,受电网基波频率波动的影响很小,抗干扰性强,能有效实现非稳态电压闪变包络参数准确检测。
文摘针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(Permutation Entropy,PE)及优化K-均值聚类算法相结合的轴承故障诊断方法。首先通过改进LMD将非线性、非平稳的原始故障振动信号分解出一系列的乘积函数(Production Function,PF)分量,对包含主要故障信息的PF分量提取PE值作为故障特征分量,在提取特征量的基础上,最后采用优化后的K-均值聚类算法对故障类型进行识别分类。将该方法应用在滚动轴承实验数据,实验结果表明该方法可以准确、有效的实现滚动轴承的故障诊断。
文摘目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将采集到的分合闸振动信号自适应分解,求取主要乘积函数(product function,PF)的改进多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MMPE)构成特征向量,再经过降维后,作为改进支持向量机(support vector machine,SVM)的输入量,实现断路器工作模式的识别;当断路器处于故障模式时,对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值(partial mean of multi-scale permutation entropy,PMMPE),作为故障程度定量评估指标,并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线,可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明,所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别,且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标,能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。
