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对变压器油箱表面混合的绕组和铁心振动信号进行分离,可以提高利用振动信号诊断内部机械状态的准确程度。文中利用径向基(radial basis function,RBF)神经网络以任意精度逼近非线性函数的优点,建立了以混合振动信号频域特征为输入,铁心、绕组源信号频域特征为输出的分离模型,将采集到的振动信号分为训练集和验证集,用训练集对网络进行训练,验证集进行验证,设定训练误差的目标值,当网络迭代到训练误差达到指定精度时,网络训练完成,从而可以利用该网络实现铁心、绕组振动信号的分离。波形相似系数的计算结果表明,
傅晨钊 +8 more
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振动信号分析法是带电检测变压器绕组及铁心机械状况的有效手段,但目前现场运行变压器振动特性掌握还不够充分,对不同电压等级变压器振动信号进行统计分析具有重要意义。基于变压器铁心及绕组振动机理的分析,利用所建立的振动测量系统,文中对77台在运电力变压器进行了振动信号测量与统计,电压等级涵盖了110~750 kV,分析了振动信号基频振幅、主频、基频比重以及频谱复杂度等振动参量的变化规律,基于大量现场振动普测数据,得到了不同电压等级变压器振动参量的特征值范围及其概率分布。文中给出了不同电压等级变压器的振动特性 ...
黎大健 +3 more
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为了及时有效地诊断变压器绕组松动故障,针对变压器空载合闸振动信号,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的分析方法。首先运用VMD对绕组松动前后变压器表面合闸振动信号进行最优模态分解,建立信息熵—峭度—相关系数综合评价模型,并运用熵权—TOPSIS法提取特征模态分量;通过计算变压器振动信号能量熵进一步判定绕组状态;最后搭建测试平台进行实验验证。结果表明,绕组松动和正常状态下变压器振动信号在特征频率和能量分布上均存在明显差异,该方法为变压器绕组松动故障诊断提供了新的思路。
张九思 +4 more
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提出一种基于小波-包络谱能量提取振动信号特征并进行故障诊断的新方法。首先应用小波分析对振动信号进行降噪处理,然后与希尔伯特变换相结合,提取振动信号的低频和高频包络,最后对包络信号进行谱分析及能量特征提取。实验结果表明,该方法对提取高压真空断路器机械振动信号的特征是有效的,可为故障诊断提供依据。
赵洋, 刘汉宇, 曾庆军
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为进一步提高变压器机械故障智能诊断的准确性,文中基于变压器振动信号时间序列符号化的模式表征,提出了一种基于栈式自编码器的变压器机械故障诊断模型。首先对振动信号时间序列进行符号化模式表征和构建复杂网络,提取了基于度分布的变压器振动信号特征向量,据此构建了基于栈式自编码器(stacked auto encoder,SAE)的变压器机械故障诊断模型。对某10 k V干式变压器正常与典型机械故障下振动信号的分析结果表明,变压器振动信号时间序列的符号化模式表征及度分布能较好地表征其动力学特征 ...
解颖, 王丰华, 傅正财
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提出和研究了基于振动信号多阈值幅值显示的GIS击穿定位技术.对GIS内部击穿所产生的振动信号的幅值进行多阈值比较和显示,可以更多地提供有关振动信号传播衰减的信息 ...
姜秀峰, 刘卫东, 钱家骊
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针对转子振动信号非线性较强的特性,将多重分形理论引入到转子振动故障信号的特征提取与识别当中,系统介绍了小波变换模极大值求取多重分形谱及其参数的方法,且对该方法进行了改进,消除了振动噪声信号对多重分形计算过程的干扰,提高了计算结果的准确度;同时,提出了广义维数偏差因子的概念。通过试验证明,将多重分形谱参数与广义维数偏差因子相结合,可以实现转子正常振动信号、不对中故障振动信号以及不平衡故障振动信号的分离。研究内容为旋转机械转子部件的状态监测与故障诊断提供了一种新的方法。
doaj
为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,RQA)法对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。首先应用相空间重构和递归图理论获取了OLTC切换过程中振动信号的递归图,然后引入递归率、层流性和确定性等递归定量指标及其统计分布结果对OLTC振动信号的动力学特征进行了描述。对某CM型组合式OLTC正常与典型故障下振动信号的分析结果表明 ...
樊家昊 +3 more
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研究了基于高压断路器振动信号的分析对断路器的机械故障进行诊断的方法,其中对振动信号的分析采用小波分析。研究表明,小波分析在断路器机械振动信号的分析中优于传统的Fourier分析,并在机械故障诊断方面有显著的效果。
张伟政, 杨兰均, 张文元
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