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基于特征参数退化的DC/DC变换器故障预测 被引量:27
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作者 吴祎 王友仁 +1 位作者 姜媛媛 林华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1380-1387,共8页
针对DC/DC变换器电路级故障预测问题,研究能反映变换器整体性能退化状况的故障特征参数,并提出基于DC/DC变换器特征参数退化的故障预测方法。首先,分析变换器中关键元器件的失效机理,确定反映元器件退化规律的失效敏感参数;然后,结合元... 针对DC/DC变换器电路级故障预测问题,研究能反映变换器整体性能退化状况的故障特征参数,并提出基于DC/DC变换器特征参数退化的故障预测方法。首先,分析变换器中关键元器件的失效机理,确定反映元器件退化规律的失效敏感参数;然后,结合元器件退化对变换器整体性能的影响,将输出电压变化率ω作为变换器的故障特征参数,该参数能同时反映变换器和元器件的退化状况;最后,基于最小二乘(LS)、灰色系统及最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种算法实现DC/DC变换器故障特征参数时间序列预测,并对结果进行比较分析。以Boost电路为例进行仿真及物理实验,验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 DC DC变换器 故障特征参数 故障预测
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基于小波变换和峭度的风力发电机组轴承故障诊断 被引量:5
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作者 曾军 陈艳峰 +1 位作者 杨苹 邓小文 《广东电力》 2019年第1期46-51,共6页
为实现对风力发电机组轴承故障的诊断,提出一种基于小波变换和峭度的诊断方法。首先应用自适应阈值小波降噪方法对风电机组中的振动信号进行降噪处理,凸显信号中的冲击成分;在此基础上,比较降噪后信号的峭度值与设定阈值,诊断风电机组... 为实现对风力发电机组轴承故障的诊断,提出一种基于小波变换和峭度的诊断方法。首先应用自适应阈值小波降噪方法对风电机组中的振动信号进行降噪处理,凸显信号中的冲击成分;在此基础上,比较降噪后信号的峭度值与设定阈值,诊断风电机组轴承有无故障;确认有故障后,通过峭度图找出信号冲击成分最明显的频段,对故障源进行定位。实例验证结果表明,该方法能有效提高风电机组振动信号的信噪比,实现风力发电机组轴承故障的判断和准确定位。 展开更多
关键词 小波变换 峭度 风力发电机组 故障诊断 故障特征参数
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模糊逻辑失火故障诊断方法 被引量:4
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作者 黄永生 张力 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期37-40,共4页
实际失火是由于剧烈的循环波动产生的,并不像模拟失火(通过切断供油或使火花塞不点火实现)那样完全失火,而是平均指示有效压力(IMEP)很低循环。本文从IMEP变化角度进行失火诊断,首先验证了通过曲轴瞬时转速诊断失火的可行性,然后对瞬时... 实际失火是由于剧烈的循环波动产生的,并不像模拟失火(通过切断供油或使火花塞不点火实现)那样完全失火,而是平均指示有效压力(IMEP)很低循环。本文从IMEP变化角度进行失火诊断,首先验证了通过曲轴瞬时转速诊断失火的可行性,然后对瞬时转速利用角域分析、角频域分析和角———频联合分析的方法提取4种无量纲故障特征参数。由于失火故障诊断中模糊性的客观存在,本文最后以失火为故障,4种故障特征参数为故障特征通过模糊逻辑运算进行失火诊断。通过数据分析可以明显的看到此种方法的优越性。 展开更多
关键词 内燃机 失火诊断 模糊逻辑识别 故障特征参数
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发动机点火系统使用因素对次级波形参数影响规律研究
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作者 陈庆樟 何秀文 +1 位作者 冯薇 刘仲国 《拖拉机与农用运输车》 北大核心 2007年第3期36-38,共3页
以电瓶电压不正常、点火时间不正确、火花塞间隙过大过小、高压阻抗的大小不同等为对象进行试验,在对次级点火波形研究的基础上,通过分析各点火波形参数与点火系统使用因素间的相关关系,指出了各点火系统使用因素对应的波形故障特征参数... 以电瓶电压不正常、点火时间不正确、火花塞间隙过大过小、高压阻抗的大小不同等为对象进行试验,在对次级点火波形研究的基础上,通过分析各点火波形参数与点火系统使用因素间的相关关系,指出了各点火系统使用因素对应的波形故障特征参数,根据各故障对次级点火波形各参数影响显著性不同进行了故障特征参数划分。 展开更多
关键词 点火系统使用因素 波形分析 故障特征参数
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基于GPR的变工况下闭环SEPIC的故障预测 被引量:1
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作者 葛震君 帕孜来·马合木提 《电测与仪表》 北大核心 2020年第19期8-13,共6页
变工况下闭环单端初级电感变换器(SEPIC)系统级的故障预测,不仅受故障模式的影响,还受工况变化的影响。针对此问题,采用了一种新颖的变工况下闭环SEPIC变换器系统级故障特征参数(S-FCP)的提取方法,并提出了一种基于高斯过程回归(GPR)对S... 变工况下闭环单端初级电感变换器(SEPIC)系统级的故障预测,不仅受故障模式的影响,还受工况变化的影响。针对此问题,采用了一种新颖的变工况下闭环SEPIC变换器系统级故障特征参数(S-FCP)的提取方法,并提出了一种基于高斯过程回归(GPR)对S-FCP退化状态预测的方法。研究了在不同工况下闭环SEPIC变换器关键元件的退化对系统级参数的影响。选取对关键元件退化敏感且退化趋势有规律的系统级参数作为闭环SEPIC变换器的S-FCP,并利用多元最小二乘回归得到额定工况下的S-FCP。基于GPR对S-FCP进行故障预测,实现变工况下闭环SEPIC变换器的故障预测。实验结果证明了该S-FCP提取方法和预测框架的可行性。 展开更多
关键词 变换器 故障预测 高斯过程回归 故障特征参数
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