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基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法
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作者 刘乐 陈旭明 +5 位作者 康小宁 马晓伟 李诗闯 赵勃扬 李昕盈 刘鑫 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法... 现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法对故障反行波数据进行降噪预处理。通过VMD算法提取蕴含故障距离信息的高频本征模态函数。利用Hilbert变换获得第5层本征模态函数的瞬时能量谱,并通过瞬时能量谱的最大值实现对线路两端反行波波头的标定,得到行波抵达保护测量点的精确时间,从而结合线路两端行波波速度预测故障距离。在PSCAD/EMTDC与RTDS仿真平台中搭建双端与三端典型深远海风电并网模型进行大量测试,结果表明,所提测距方法不受故障电阻、故障类型的影响,在不同采样频率、近端故障、强噪声干扰与实时仿真环境下,均能实现精准的故障定位,具有一定工程应用价值。 展开更多
关键词 深远海风电 行波故障测距 小波自适应阈值降噪 变分模态分解 hilbert变换 瞬时能量
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Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用 被引量:5
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作者 叶吉祥 胡海翔 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第7期203-207,共5页
情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语... 情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语音的希尔伯特边际能量谱;通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析,提出了一组新的情感特征:Mel频率边际能量系数(MFEC)、Mel频率子带频谱质心(MSSC)、Mel频率子带频谱平坦度(MSSF);利用支持向量机(SVM)对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明,通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 Mel尺度 hilbert边际能量 边际能量特征 情感识别
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基于LCD和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:5
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作者 杨潘 李东文 曾鸣 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期9-12,共4页
在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀... 在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后对各个ISC分量进行Hilbert解调得到信号的时频分布。根据信号时频分布中能量分布确定频率段的下限和上限频率,从而得到相应的局部Hilbert边际能量谱,计算该频率段内信号的能量并将其作为故障特征参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 局部hilbert边际 能量 能量 滚动轴承 故障诊断
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基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断 被引量:30
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作者 杨秋玉 阮江军 +2 位作者 黄道春 邱志斌 庄志坚 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期11-19,共9页
针对高压断路器分、合闸动作过程中产生的振动信号持续时间短暂及强烈的非线性非平稳性,导致的特征提取困难问题,提出一种变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱能量熵,及支持向量机(SVM)的高压断路器振动信号组合特征提取和机械... 针对高压断路器分、合闸动作过程中产生的振动信号持续时间短暂及强烈的非线性非平稳性,导致的特征提取困难问题,提出一种变分模态分解(VMD)-希尔伯特(Hilbert)边际谱能量熵,及支持向量机(SVM)的高压断路器振动信号组合特征提取和机械故障诊断方法。采用VMD对高压断路器振动信号进行分解,得到一系列反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF);对IMF进行Hilbert变换,并求取对高压断路器机械状态变化敏感的Hilbert边际谱能量熵作为特征向量;将特征向量输入到SVM分类器,实现高压断路器机械故障的智能诊断。试验结果表明:该方法能够准确识别高压断路器的常见机械故障类型,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 高压断路器 变分模态分解 希尔伯特边际 能量 支持向量机 机械故障识别
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Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量:27
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作者 于德介 程军圣 杨宇 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期47-50,共4页
将Hilbert Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFu... 将Hilbert Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunc tion,简称IMF)之和,然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现,齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征,从而可进一步对齿轮故障进行诊断. 展开更多
关键词 hilbert—Huang变换 局部hilbert能量 局部瞬时能量 齿轮故障诊断
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Hilbert边际谱在框架结构损伤检测中的应用 被引量:6
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作者 杨智春 张慕宇 +1 位作者 丁燕 王乐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期26-29,46,共5页
提出了一种基于Hilbert边际谱的损伤检测方法,在Hilbert边际谱的基础上定义了特征幅值,并以损伤前后同一响应点位置特征幅值的相对变化量来计算用于进行结构损伤检测的损伤指标。由一个8层剪切框架结构的损伤检测仿真算例,获得了所提出... 提出了一种基于Hilbert边际谱的损伤检测方法,在Hilbert边际谱的基础上定义了特征幅值,并以损伤前后同一响应点位置特征幅值的相对变化量来计算用于进行结构损伤检测的损伤指标。由一个8层剪切框架结构的损伤检测仿真算例,获得了所提出的损伤指标与结构健康状态及损伤位置的对应关系,进而提出了利用该损伤指标来检测并定位框架结构损伤的步骤。最后,使用一个8层剪切框架结构的损伤检测实验说明该方法可以准确识别出框架结构的健康状态以及损伤位置。 展开更多
关键词 hilbert边际 损伤检测 经验模分解 hilbert-HUANG变换
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基于Hilbert谱区域能量比的核爆与雷电电磁脉冲识别 被引量:7
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作者 祁树锋 李夕海 +3 位作者 韩绍卿 牛超 冯军 刘代志 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期163-166,共4页
根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者Hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于Hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则... 根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者Hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于Hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则对二者进行识别研究。实验结果表明,在Hilbert谱中适当选择两个区域,以该区域能量比为特征对核爆和雷电电磁脉冲信号进行识别,平均识别率达到90%以上。 展开更多
关键词 核爆电磁脉冲 雷电电磁脉冲 识别 hilbert 区域能量
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基于广义形态学滤波和Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断 被引量:9
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作者 崔宝珍 马泽玮 +1 位作者 李会龙 王珊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1484-1488,共5页
广义形态滤波器可以很好地抑制输出统计偏倚的现象,Hilbert边际谱克服了传统包络法需要确定带通滤波器的中心频率和带宽的不足,将两种方法相结合,首先利用广义形态滤波对信号进行去噪,在此基础上对信号进行经验模态分解,然后选取合适的... 广义形态滤波器可以很好地抑制输出统计偏倚的现象,Hilbert边际谱克服了传统包络法需要确定带通滤波器的中心频率和带宽的不足,将两种方法相结合,首先利用广义形态滤波对信号进行去噪,在此基础上对信号进行经验模态分解,然后选取合适的IMF分量得到信号的局部Hilbert边际谱。通过对轴承内外环进行故障诊断发现,该方法能准确地提取故障特征,从而有效地判别轴承的故障类型和部位,具有较广阔的应用前景。 展开更多
关键词 滚动轴承 广义形态滤波 经验模态分解 hilbert边际
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基于局部Hilbert边际谱隶属度的微弱目标检测算法 被引量:4
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作者 张建 黄勇 +1 位作者 关键 何友 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第9期1335-1340,共6页
文章采用Hilbert-Huang变换处理海杂波数据,获得了海杂波的Hilbert边际谱,并分析了海杂波的Hilbert边际谱特点以及目标的影响。分析发现:无目标时,海杂波信号的Hilbert边际谱的谱宽较宽,低频成份较弱;而当目标出现时,其谱宽变窄,低频成... 文章采用Hilbert-Huang变换处理海杂波数据,获得了海杂波的Hilbert边际谱,并分析了海杂波的Hilbert边际谱特点以及目标的影响。分析发现:无目标时,海杂波信号的Hilbert边际谱的谱宽较宽,低频成份较弱;而当目标出现时,其谱宽变窄,低频成份明显增强。为了描述目标对海杂波Hilbert边际谱的这种影响,将隶属度引入Hilbert边际谱,并采用目标出现频率处的海杂波局部Hilbert边际谱计算隶属度,通过分析发现,目标出现时,其隶属度明显减小,在此基础上,提出了基于局部Hilbert边际谱隶属度的微弱目标检测算法。仿真结果表明,对于实测和仿真目标数据,该算法的检测性能较好,明显优于基于盒维数的微弱目标检测算法、频域检测算法和多脉冲CA-CFAR检测算法的检测性能,对海杂波中的慢起伏固定目标具备较强的检测能力。 展开更多
关键词 hilbert-HUANG变换 hilbert边际 隶属度 目标检测
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基于Hilbert边际谱与随机-模糊统计原理的梁桥损伤识别试验研究 被引量:4
10
作者 石春香 李胡生 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期123-127,148,共6页
HHT是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法,而桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中荷载激励的随机性,使得Hilbert边际谱能量比同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于被随机-模糊统计原理处理,提... HHT是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法,而桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中荷载激励的随机性,使得Hilbert边际谱能量比同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于被随机-模糊统计原理处理,提出了基于Hilbert边际谱与随机-模糊统计原理的结构损伤识别方法,并将四个Hilbert边际谱能量指标应用到室内两跨连续梁模型桥的损伤识别中。结果表明:主梁损伤前后四种能量指标都发生了变化,但是能量累积变异指标和能量变异最值指标能准确指示出损伤位置和程度,比能量比偏差和能量比方差对于结构损伤更加敏感,更适用于桥梁实时在线的预测预警系统。 展开更多
关键词 桥梁工程 损伤识别 试验研究 hilbert边际 随机-模糊均值
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基于Hilbert边际谱的道路载荷谱特征分析 被引量:1
11
作者 李建康 周宏月 +1 位作者 宋向荣 王望良 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期213-217,共5页
针对实际道路载荷谱信号具有非平稳特点的问题,以某自卸车在不同强化道路上的实测载荷谱为研究对象,运用Hilbert-Huang变换计算其Hilbert边际谱,分析了不同强化道路载荷谱的信号特征,得出了该车的动态响应特性以及自身固有特性.在此基础... 针对实际道路载荷谱信号具有非平稳特点的问题,以某自卸车在不同强化道路上的实测载荷谱为研究对象,运用Hilbert-Huang变换计算其Hilbert边际谱,分析了不同强化道路载荷谱的信号特征,得出了该车的动态响应特性以及自身固有特性.在此基础上,确定迭代目标谱的滤波频率范围,并在该车的室内道路模拟试验中取得良好的迭代效果.结果表明,Hilbert边际谱能够有效地应用到非平稳道路载荷谱的分析当中. 展开更多
关键词 道路载荷 hilbert—Huang变换 hilbert边际 室内道路模拟试验
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车辆道路载荷谱的Hilbert边际谱分析方法及应用 被引量:1
12
作者 李建康 周宏月 宋向荣 《汽车技术》 北大核心 2013年第10期55-59,共5页
针对车辆道路载荷谱信号非平稳特点及Fourier分析的局限性,利用Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理振动信号,提出了基于Hilbert边际谱的道路载荷谱信号特征分析方法。以某自卸车的载荷谱数据处理为例,通过Hilbert边际谱与Fourier谱的比较分... 针对车辆道路载荷谱信号非平稳特点及Fourier分析的局限性,利用Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理振动信号,提出了基于Hilbert边际谱的道路载荷谱信号特征分析方法。以某自卸车的载荷谱数据处理为例,通过Hilbert边际谱与Fourier谱的比较分析,得出该车在不同强化道路上的响应特性及自身固有特性。试验结果表明,Hilbert边际谱比Fourier谱能更准确地反映信号的频域特征,可有效进行道路载荷谱分析。 展开更多
关键词 道路载荷 hilbert边际 FOURIER 信号特征
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基于Hilbert边际谱和SAE-DNN的局部放电模式识别方法 被引量:10
13
作者 高佳程 朱永利 +2 位作者 郑艳艳 张科 刘帅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期87-94,共8页
提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边... 提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边际谱为输入数据,利用SAE自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达获得参数。再次,利用SAE的训练结果初始化DNN,再以大量训练样本进行分类器的训练。同时,为了加快SAE和DNN学习过程的收敛速度,以自适应步长的学习速率对网络进行调优,更新权值参数。最后,用训练好的DNN完成测试样本的PD类型的识别。此外,以基于BP神经网络和支持向量机的识别结果与文中结果进行比较。实验结果证明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 hilbert边际 稀疏自编码器 深度神经网络
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基于LMD边际谱能量熵与FWA-SVM的变压器绕组松动诊断 被引量:13
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作者 颜锦 马宏忠 +3 位作者 朱昊 张勇 李勇 许洪华 《电测与仪表》 北大核心 2021年第11期74-80,共7页
变压器空载合闸的振动信号包含了丰富的机械特征信息,为了实现对变压器绕组松动故障诊断,提出了一种局部均值分解(LMD)边际谱能量熵与烟花算法优化支持向量机(FWA-SVM)的方法。通过LMD提取若干反映变压器合闸过程绕组状态信息的乘积函数... 变压器空载合闸的振动信号包含了丰富的机械特征信息,为了实现对变压器绕组松动故障诊断,提出了一种局部均值分解(LMD)边际谱能量熵与烟花算法优化支持向量机(FWA-SVM)的方法。通过LMD提取若干反映变压器合闸过程绕组状态信息的乘积函数(Product Function, PF)分量;依据各PF分量相关系数与能量分布,将前6阶PF分量进行希尔伯特变换,并求取对变压器绕组状态变化敏感的边际谱能量熵作为特征向量;将特征向量输入到烟花算法(FWA)优化的支持向量机(SVM)分类器,实现变压器绕组轻微松动故障早期预警。实验结果表明:基于LMD边际谱能量熵能准确反映故障特征,FWA-SVM诊断方法在少量样本情况下仍有较高的故障辨识度。 展开更多
关键词 变压器 空载合闸 局部均值分解 边际能量 支持向量机
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基于EEMD与边际谱能量的电缆局部放电定位方法 被引量:11
15
作者 刘宇舜 程登峰 +3 位作者 殷巧玲 李森林 夏令志 严波 《电力工程技术》 北大核心 2022年第1期156-164,共9页
振荡波局部放电试验在电缆绝缘缺陷检测中得到了越来越多的研究和应用,但背景噪声干扰和放电脉冲匹配的问题会影响局部放电定位的准确度。为实现振荡波电压下电缆绝缘缺陷的准确定位,提出一种基于集合经验模态分解与Hilbert边际谱能量... 振荡波局部放电试验在电缆绝缘缺陷检测中得到了越来越多的研究和应用,但背景噪声干扰和放电脉冲匹配的问题会影响局部放电定位的准确度。为实现振荡波电压下电缆绝缘缺陷的准确定位,提出一种基于集合经验模态分解与Hilbert边际谱能量的局部放电定位方法。首先采用移动窗口阈值法提取出局部放电脉冲信号,采用集合经验模态分解算法对信号进行分解,对得到的各分量进行Hilbert变换获得其边际谱能量值;然后选择不同本征模态函数分量在原始信号边际谱能量值的占比作为特征量,计算信号相似度进行入射脉冲信号和反射脉冲信号的匹配,最终采用时域反射法进行局部放电定位;最后对35 kV电缆进行振荡波耐压试验,对检测到的局部放电信号进行定位计算。结果表明,提出的方法可以在高斯白噪声较强的情况下实现电缆绝缘缺陷定位,定位平均误差可以达到1.15%。 展开更多
关键词 电缆 振荡波 局部放电定位 集合经验模态分解 hilbert边际能量 信号匹配
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基于电弧电流边际谱能量比的输电线路永久性故障识别方法 被引量:12
16
作者 李博通 赵盛 +2 位作者 李斌 姚斌 李宝伟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期61-67,共7页
为避免输电线路故障发生之后采用自动重合闸重合于永久性故障后对系统造成危害,在系统故障跳闸后准确判别故障性质以实现自适应重合闸具有重要意义。针对三相交流输电系统,分析了单相接地故障时故障电弧的特性,利用故障发生后的双端电... 为避免输电线路故障发生之后采用自动重合闸重合于永久性故障后对系统造成危害,在系统故障跳闸后准确判别故障性质以实现自适应重合闸具有重要意义。针对三相交流输电系统,分析了单相接地故障时故障电弧的特性,利用故障发生后的双端电气量推导出电弧电流的特征表达式。通过对该表达式的计算结果序列进行边际谱能量分析,提出了基于电弧电流边际谱能量比的永久性故障识别方法。仿真验证表明,该故障识别方法能够有效可靠地识别永久性故障与瞬时性故障,且不受故障位置、过渡电阻影响。 展开更多
关键词 电弧电流特征表达式 故障电弧 永久性故障 瞬时性故障 边际能量 故障识别
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基于阶次跟踪和HHT边际谱的轴承故障诊断研究 被引量:14
17
作者 康海英 栾军英 +1 位作者 郑海起 秘晓元 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1-3,9,共4页
提出一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法。对齿轮箱启动时测得的原始振动信号进行角域重采样,然后对角域里的信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解得到多个IMF(Intrinsic Mode Function)分量,最后对各个IMF分量进行了边际谱... 提出一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法。对齿轮箱启动时测得的原始振动信号进行角域重采样,然后对角域里的信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解得到多个IMF(Intrinsic Mode Function)分量,最后对各个IMF分量进行了边际谱分析。结果显示:阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的"频率模糊"现象,EMD方法能够将稳态信号分解为多个IMF分量,边际谱能够对轴承故障进行准确诊断。将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。 展开更多
关键词 阶次跟踪 hilbert—Huang变换 边际 轴承 故障诊断
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基于能量谱相似度自适应聚类的配电网接地故障区段定位方法 被引量:26
18
作者 杨耿杰 许晔 +2 位作者 高伟 洪翠 郭谋发 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期25-32,共8页
分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法。所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态... 分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法。所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱。计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段。在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高。 展开更多
关键词 谐振接地系统 接地故障区段定位 暂态零序电流 局部特征尺度分解 hilbert瞬时能量 动态时间弯曲距离 自适应仿射传播聚类
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基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别 被引量:3
19
作者 汪洋 田双双 +1 位作者 舒乃秋 李自品 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2015年第7期23-28,共6页
采用集合经验模态分解方法(EEMD),对不同放电阶段的声发射信号进行分解,得到其本征模态分量,再对本征模态分量进行Hilbert变换得到声发射信号的时频谱。在此基础上,计算声发射信号的边际谱,以声发射信号的边际谱熵和重心频率作为声发射... 采用集合经验模态分解方法(EEMD),对不同放电阶段的声发射信号进行分解,得到其本征模态分量,再对本征模态分量进行Hilbert变换得到声发射信号的时频谱。在此基础上,计算声发射信号的边际谱,以声发射信号的边际谱熵和重心频率作为声发射信号的特征值,最终实现对绝缘子不同放电阶段的模式识别。结合大量的绝缘子污秽放电试验,运用声发射信号的特征值进行污秽放电模式识别分析。结果表明:该新方法能有效区分污秽绝缘子污秽放电的三种不同放电阶段,为判断绝缘子的外绝缘状态及实现污闪预警提供了技术支持。 展开更多
关键词 污秽放电 声发射 集合模态分解 hilbert边际 瞬时频率 模式识别
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基于边际谱图像和深度残差网络的变压器局部放电模式识别 被引量:29
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作者 高盎然 朱永利 +1 位作者 张翼 蔡炜豪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期2433-2441,共9页
针对传统人工特征提取方法易受主观不确定性影响的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-Hilbert边际谱图像和深度残差网络的变压器局部放电模式识别方法。首先,用VMD算法分解局部放电信号,对所得各模... 针对传统人工特征提取方法易受主观不确定性影响的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-Hilbert边际谱图像和深度残差网络的变压器局部放电模式识别方法。首先,用VMD算法分解局部放电信号,对所得各模态分量做Hilbert变换进而得到信号的边际谱图像作为输入,然后,利用深度残差网络对局部放电类型进行识别,并做了对比实验。所得实验结果表明,提出的深度残差网络在局放模式识别中的正确率可达98%,相比其他经典卷积神经网络具有更好的识别效果,且识别性能显著优于传统的BP神经网络、支持向量机模型。该方法利用残差网络优越的特征提取能力,能够自主学习谱图完整的内在特征,避免了人工提取方法的主观性对识别结果造成的影响,在一定程度上简化了实验步骤,实现了对局部放电Hilbert边际谱图像的直接识别,具有更高的正确识别率和更优的泛化性能。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 hilbert边际 图像 深度残差网络
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