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基于同步化FFT算法的矿井供电系统电参量采集方法
被引量：
1
1
作者
高云广
宋建成
郑丽君
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第6期741-746,共6页
针对目前防井供电保护系统信号检测精度低、漏电保护可靠性差等问题,在分析DFT和FFT算法的基础上,提出了同步化RFFT改进算法,并采用高速浮点DSP加以实现。该算法通过对数据采集方法改进和信号频率跟踪,既减小了非同步采集误差,又提高了...
针对目前防井供电保护系统信号检测精度低、漏电保护可靠性差等问题,在分析DFT和FFT算法的基础上,提出了同步化RFFT改进算法,并采用高速浮点DSP加以实现。该算法通过对数据采集方法改进和信号频率跟踪,既减小了非同步采集误差,又提高了采集精度及保护动作速度。实验和仿真结果表明,所提算法可以准确地提取电参量谐波幅值和相角,其采样精确度高于普通FFT算法,为矿井电网电参量检测和分析提供了一种有效方法,同时精确的测量提升了保护系统的可靠性。
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关键词
rfft
算法
同步化采集
矿井供电系统
相位差校正
频率跟踪
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职称材料
基于HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
2
作者
李劲弟
李波
+2 位作者
刘静
任祥臣
李秉坤
《城市轨道交通研究》
2025年第12期79-84,共6页
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进...
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进行了精细化处理,通过分析异常信号在时域与频域内的独特表现特征,实现了对各类异常信号的精确区分与识别。其次,为应对多元时间序列数据中长期依赖关系挖掘以及跨通道关联解析的难题,设计了基于HDMixer深度学习架构的特征提取主干网络,实现了对数据中关键信息的高效捕捉与精准解析。鉴于牵引电机、齿轮箱与轴箱数据特征间的复杂交互性,提出了一种基于深度学习的集成学习模型。该模型构建了针对不同故障类型的子模型,通过对这些子模型的输出结果进行集成处理,筛选出预测故障类别表现最优的模型结果作为最终故障判断依据。[结果及结论]该集成学习模型在地铁列车传动系统故障诊断任务中实现了84.82%的准确率,且在各类运行工况下均具有较高的准确性与稳定性。
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关键词
地铁列车
传动系统
故障诊断
HDMixer算法
实数快速傅里叶变换
集成学习
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职称材料
题名
基于同步化FFT算法的矿井供电系统电参量采集方法
被引量：
1
1
作者
高云广
宋建成
郑丽君
机构
太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室
太原科技大学电子与信息工程学院
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第6期741-746,共6页
基金
晋煤集团科技攻关资助项目(JSYJ-JSKF-2014-0050)
山西省重点实验室开放课题(MEI-201501)
文摘
针对目前防井供电保护系统信号检测精度低、漏电保护可靠性差等问题,在分析DFT和FFT算法的基础上,提出了同步化RFFT改进算法,并采用高速浮点DSP加以实现。该算法通过对数据采集方法改进和信号频率跟踪,既减小了非同步采集误差,又提高了采集精度及保护动作速度。实验和仿真结果表明,所提算法可以准确地提取电参量谐波幅值和相角,其采样精确度高于普通FFT算法,为矿井电网电参量检测和分析提供了一种有效方法,同时精确的测量提升了保护系统的可靠性。
关键词
rfft
算法
同步化采集
矿井供电系统
相位差校正
频率跟踪
Keywords
rfft algorithm
synchronization acquisition
coal mine power supply system
phase difference correction
frequency tracking
分类号
TD611 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
2
作者
李劲弟
李波
刘静
任祥臣
李秉坤
机构
中车长春轨道客车股份有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
2025年第12期79-84,共6页
基金
中国中车股份有限公司科技研究开发计划项目(2024CTA570)。
文摘
[目的]对于地铁列车传动系统中的关键部件——牵引电机、齿轮箱与轴箱,为解决其因故障引发的安全性能下降、噪声、漏油等问题,应开展相应的故障诊断方法研究。[方法]首先,运用RFFT(实数快速傅里叶变换)对传动系统各组件的加速度信号进行了精细化处理,通过分析异常信号在时域与频域内的独特表现特征,实现了对各类异常信号的精确区分与识别。其次,为应对多元时间序列数据中长期依赖关系挖掘以及跨通道关联解析的难题,设计了基于HDMixer深度学习架构的特征提取主干网络,实现了对数据中关键信息的高效捕捉与精准解析。鉴于牵引电机、齿轮箱与轴箱数据特征间的复杂交互性,提出了一种基于深度学习的集成学习模型。该模型构建了针对不同故障类型的子模型,通过对这些子模型的输出结果进行集成处理,筛选出预测故障类别表现最优的模型结果作为最终故障判断依据。[结果及结论]该集成学习模型在地铁列车传动系统故障诊断任务中实现了84.82%的准确率,且在各类运行工况下均具有较高的准确性与稳定性。
关键词
地铁列车
传动系统
故障诊断
HDMixer算法
实数快速傅里叶变换
集成学习
Keywords
subway train
transmission system
fault diagnosis
HDMixer
algorithm
rfft
integrated learning
分类号
U270.35 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于同步化FFT算法的矿井供电系统电参量采集方法
高云广
宋建成
郑丽君
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2016
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于HDMixer算法的地铁列车传动系统故障诊断研究
李劲弟
李波
刘静
任祥臣
李秉坤
《城市轨道交通研究》
2025
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