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Gaoya dianqi针对输电线路中短路故障诊断识别率较低的问题，文中提出了一种基于改进天鹰优化算法（improved aquila optimization algorithm）优化VMD与蛇算法（snake optimizer, SO）优化概率神经网络（probabilistic neural network）相结合的输电线路故障诊断方法。首先利用MATLAB/Simulink软件搭建输电线路的仿真模型，分别模拟不同类型的短路故障，并选取三相故障电压信号作为故障源。然后采用singer混沌映射、反向学习 ...
卢万杰, 马磐
doaj
An oil well fault identification method based on improved GoogLeNet
, 2021 油井功图是油井工作状态分析和故障诊断的重要依据,深度学习为油井功图的识别提供了有效手段,针对合理的深度神经网络架构的选择问题,构建了一个用于油井故障诊断的大型功图数据集,提出一种基于改进GoogLeNet网络结构的油井故障识别方法,并对深度神经网络的结构、激活函数、归一化层、训练方法、学习率等重要参数对识别精度和训练时间的影响进行了详细的分析.实验表明,相对于广泛使用的LeNet、ResNet和基本GoogLeNet等网络模型,提出的改进GoogLeNet网络模型有着更高的准确率 ...
宋纯贺 +5 more
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Gaoya dianqi, 2017 识别第2个反向行波来自故障点还是对端母线是实现单端行波故障测距的关键,对此,提出一种识别第2个反向行波性质的新方法。通过分析4种类型的行波传播路径,得到透射线模行波与非透射线模行波到达测量端的时间顺序,从而辨识出由故障点交叉透射的初始线模行波,再利用初始透射线模行波与第2个线模反向行波之间的极性关系构造了识别第2个反向行波性质的判据。仿真结果表明:所提方法基本不受母线结构、模量衰减和透射模量的影响,具有较好的可靠性。
江雪晨, 张翠玲, 宁一
doaj
Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对往复式压缩机在线监测以及智能化故障诊断预警实际需求，提出一种等参元归一化示功图预处理方法。首先，使用转换示功图坐标域的等参元方式归一化处理示功图；其次，将归一化后的示功图输入卷积神经网络进行分类识别，实现压缩机数据的自学习与故障智能诊断；最后，针对部分易混淆故障类型，将融合阀盖振动频域信号作为模型附加输入，可显著提升模型的识别准确率。采用等参元方式归一化处理过的示功图，无需考虑工艺变化、环境改变等造成示功图图形改变的因素，处理后的样本有助于神经网络智能识别，有更高的准确率和普适性 ...
doaj +1 more source
Gaoya dianqi, 2019 为提高基于振动信号的变压器状态识别准确率,提取振动信号的峰峰值、均值、偏度等时域特征量和主频率幅值占比、基频幅值占比、50 Hz及其奇次倍频幅值占比等频域特征量构成特征向量,运用支持向量机（SVM）分类方法对变压器进行状态识别。采集了变压器正常与故障运行状态下的振动信号,结合实测信号分析了各特征量随变压器状态的变化,最后对比了单个特征量与多特征量结合对变压器正常短路、正常空载、故障短路、故障空载4种状态的识别准确率。结果表明 ...
武立平 +5 more
doaj
基于CEEMDAN-LMD-KFCM的断路器操动机构机械故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2020 断路器操动机构中高频振动信号蕴含丰富的机械信息,为有效提取振动中高频分量进行诊断分析,提出了一种新的断路器操动机构机械故障诊断方法。此方法对采集到的振动信号时域波形通过CEEMDAN分解,并根据熵权法对其高频分量进行重构以得到去噪信号,将去噪后的信号进行LMD分解,对分解得到的PF分量求取多尺度排列熵作为KFCM识别算法的输入特征分量。经KFCM识别结果表明,此机械故障诊断方法对断路器操动机构转轴卡涩、底座松动、拒动等典型故障具有较高的识别率。
夏小飞, 芦宇峰, 苏毅, 杨健
doaj
, 2009 随着经济建设的快速发展和电气化程度的不断提高，电机已被广泛应用于工业、农业、国防及人们日常生活的各个领域。从全球范围看，电机的用电量平均占世界用电总量的50％以上、占工业用电量的70％左右，然而在电机消耗的电能中有相当一部分被浪费掉了，其中电机带故障运行是造成电机运行效率偏低，能源浪费严重的主要原因之一。电机在线监测及故障诊断系统对于减少由于电机故障引发的人员、财产的损失，减少由于故障引发的异常状态而导致的能源浪费有着重要的现实意义。在电机故障危害产生前发现故障并进行维护是电机故障诊断的核心思想 ...
胡为
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对旋转机械高维故障数据集中特征属性冗余导致的故障分类困难问题，提出一种基于局部Fisher主成分判别分析（local Fisher principal component discriminant analysis， 简称LFPCDA）的故障数据集降维算法。首先，利用Laplacian得分算法过滤高维故障特征集中冗余特征，并将主成分计算融入局部Fisher判别分析（local Fisher discriminant analysis， 简称LFDA）中 ...
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Gaoya dianqi, 2011 电子传感器具有频带宽、动态性能好、大电流不饱和等特点,可实时准确测量电力系统运行参数。笔者提出了一种基于电子式传感器的短路故障诊断系统,利用小波变换提取电子式传感器检测到的信号特征,采用神经网络进行故障分类和模式识别,并结合专家系统进行电力系统的短路故障诊断,利用MATLAB和C++对系统进行了仿真验证,结果表明该系统可以达到较好的短路故障识别效果。
金立军 +4 more
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, 2017 本申请公开了一种接地网故障诊断方法，包括：根据接地网中的激励电流和采集参数采集接地网多个导体的磁场数据；每个磁场数据带有对应接地网导体的标识；对采集到的磁场数据进行处理；将处理后的磁场数据通过无线通信方式发送给变电站服务器；变电站服务器根据所述接地网导体的标识，确认处理后的接地网第一导体的磁场数据小于第一预设阈值时，诊断出所述接地网第一导体发生故障。本申请对接地网的故障定位精确，检测效率高 ...
邵帅 +4 more
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