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题名基于振动信号的断路器机械零部件故障程度识别
被引量：36
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作者
杨秋玉
王栋
阮江军
翟鹏飞
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机构
福建工程学院电子电气与物理学院
国网河南省电力公司电力科学研究院
武汉大学电气与自动化学院
中能电气股份有限公司
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第13期2880-2892,共13页
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文摘
如何有效识别高压断路器机械零部件故障严重程度是目前还未解决的问题,针对该问题,提出一种基于振动信号混沌吸引子形态特性的断路器零部件故障程度识别方法。为了更好地提取零部件早期故障的微弱故障特征,首先将振动信号按照断路器动作时序进行分时分割处理;然后提出一种参数自适应的信号分解方法,将分时振动信号各模态分量自适应地分离出来;最后重构模态分量混沌吸引子,利用混沌吸引子形态特性判断断路器零部件故障严重程度。两种不同型号断路器的试验结果表明,振动信号的模态分量混沌吸引子对故障程度具有较高的敏感度,正常与故障状态下的吸引子形态差异明显、吸引子形态随故障程度的加剧表现出一定的变化规律。该方法可为识别高压断路器机械零部件故障严重程度提供一条新思路。
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关键词
高压断路器
故障程度
振动信号
自适应信号分解
混沌吸引子
微弱故障特征提取
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Keywords
High-voltage circuit breakers
fault severity
vibration signals
self-adaptive signal decomposition
chaotic attractor
weak fault feature extraction
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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题名高压断路器机械振动信号的参数自适应降噪方法
被引量：20
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作者
杨秋玉
阮江军
庄志坚
翟鹏飞
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机构
福建工程学院电子电气与物理学院
武汉大学电气与自动化学院
ABB(中国)有限公司中压产品技术中心
中能电气股份有限公司
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期4274-4287,共14页
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文摘
高压断路器动作过程中产生的机械振动信号蕴含着丰富的断路器状态信息,然而,由于受到噪声的影响,有效的状态信息往往难于提取。针对该问题,提出一种谱形态变分模态分解(SSVMD)联合快速奇异值分解(FSVD)的降噪方法。首先,根据振动信号变分模态分解(VMD)结果的频谱特征确定最优分解层数,实现信号各频率成分的自适应分解;然后,通过信号功率谱特性确定噪声频带;最后,根据噪声频带的主频成分进行FSVD与重构,实现振动信号的自适应降噪。该文提出的方法避免了传统VMD分解层数以及奇异值分解(SVD)降噪有效秩选择的盲目性,能够根据振动信号自身特点进行自适应降噪。通过仿真信号、两种不同型号断路器振动信号,从定性和定量两方面对所提降噪方法的有效性和实用性进行验证。结果表明,所提方法降噪效果较好,降噪性能优于对比方法(中值滤波、五点三次平滑法、小波降噪及经验模态分解(EMD)降噪),为断路器振动信号降噪提供了一种较合适的方法。
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关键词
高压断路器
机械振动信号
SSVMD
FSVD
自适应降噪
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Keywords
high-voltage circuit breakers
mechanical vibration signals
SSVMD
FSVD
adaptive noise reduction
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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题名基于定量递归分析的高压断路器机械缺陷辨识及应用
被引量：21
- 3
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作者
杨秋玉
阮江军
张灿
庄志坚
翟鹏飞
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机构
武汉大学电气与自动化学院
国网江苏省电力公司南京供电公司
ABB(中国)有限公司中压产品技术中心
中能电气股份有限公司
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期3848-3859,共12页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902400)。
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文摘
针对采用振动信号识别高压断路器(HVCBs)机械缺陷困难及难于实现工程应用问题,提出一种基于定量递归分析(RQA)的振动信号分析方法,并将其应用于变电站在运高压断路器机械缺陷辨识中。为便于缺陷部位的准确定位,将高压断路器振动信号分割为各功能子区,将各功能子区信号映射至高维相空间,以充分展示高压断路器动力学变化特征,并在相空间进行递归图重构。最后,引入递归率(RR)、确定率(DET)、最大对角线长度(Lmax)、信息熵(ENT)、层状度(LAM)和捕获时间(TT)对各功能子区递归图进行定量分析,以实现高压断路器机械缺陷的有效辨识。试验结果表明,所提方法能够准确地辨识高压断路器的机械缺陷,在实际工程应用中也表现出较高的准确率。
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关键词
高压断路器
机械缺陷检测
振动信号
信号分割
定量递归分析
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Keywords
High-voltage circuit breaker(HVCB)
mechanical defect detection
vibration signals
signal division
recurrence quantification analysis(RQA)
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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题名微孔注塑成型过程的Moldflow模拟仿真
被引量：5
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作者
韩云
林有希
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机构
中能电气股份有限公司
福州大学
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出处
《合成树脂及塑料》
CAS
北大核心
2017年第1期60-65,共6页
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基金
福建省科技计划重点项目(2012H0024)
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文摘
针对微孔注塑成型对塑料制品的影响和出现的问题,从仿真分析入手对制品成型特点进行分析和解释。采用Moldflow仿真分析软件对制品——电脑上盖进行微孔发泡成型过程的仿真模拟分析。在已有研究的基础上,模拟分析各种因素对微孔发泡成型过程的影响,并解释各因素对泡沫制品产生的影响。分析论证了发泡剂、剪切应力、摩擦能等对气泡成核的作用是真实存在的,它们共同对微发泡注塑成型的过程产生作用,以达到发泡成型的目的。同时,给研发人员提供更优化的工艺参数设置方案,以缩短制品的研发周期。
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关键词
丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物
微孔注塑
MOLDFLOW软件
模拟仿真
残余应力
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Keywords
acrylonitrile-butadiene-styrene copolymer
microcellular injection molding
Moldflow
simulation
residual stress
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分类号
TQ320.662
[化学工程—合成树脂塑料工业]
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