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Gaoya dianqi, 2020 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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Gaoya dianqi, 2022 操动机构是高压断路器的核心元件，其性能优劣显著影响着高压断路器分合特性。然而断路器故障时有发生，其中又以机械故障类型最为常见。因此需要提前发现潜伏性机械故障，进一步提高断路器的可靠性。针对这一问题，文中以ZN98型真空断路器弹簧操动机构为研究对象，采用Adams动力学仿真软件，建立了ZN98断路器弹簧操动机构的机械动力学仿真模型。仿真分析了操动机构各零部件运动情况，对断路器合闸与分闸过程分别进行了分析。将仿真得到的机械动力学特性作为操动机构正常工况的参照 ...
林婧 +7 more
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, 2018 针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断 ...
何昱超 +4 more
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The Empirical Research on the Relationship between Private Equity Placements and the stock price performance of the listed companies in China Growth Enterprise Market [PDF]
, 2016 定向增发作为我国上市企业股权再融资的一种重要手段，是面对较为少数的投资者，其发行门槛相较低，且在操作上较为简便迅速，成为我国资本市场逐渐完善以来（2008年股权分置改革为起点）上市公司再融资的首选工具。创业板市场作为中国的“NASDAQ”，在中国的资本市场扮演着“二板市场”的角色，其上市条件要求较松、公司具有较高的成长性、科技创新实力强、公司规模相对较小以及退市风险较大等特点。这就共同决定了创业板上市公司的定向增发发行新股带来的效应会与主板有所差异，这也就是本文研究的重要切入点 ...
邱凌
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Gaoya dianqi, 2018 机械故障仍然是高压断路器的主要故障类型。及时、准确地诊断出高压断路器的机械故障是实现高压断路器状态维修和保障电网安全运行的关键,相关研究得到了广泛的重视。文中介绍了高压断路器机械故障的基本情况,按照故障诊断的基本流程,从信号预处理、特征提取和降维筛选、故障识别方法等三个环节综述了高压断路器机械故障诊断方法的研究现状和主要不足。最后,讨论了高压断路器机械故障诊断领域存在的关键难点问题,并对今后诊断方法的发展进行了展望。
关永刚 +3 more
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Gaoya dianqi, 2019 机械故障是断路器发生的主要故障之一,因此机械状态监测对断路器安全稳定运行至关重要。断路器开断过程中的振动信号包含了丰富的机械特征,可以通过提取振动信号而对设备进行机械故障诊断的研究。文中针对某12 kV交流中压真空断路器,通过自制的断路器在线监测装置采集断路器正常及故障状态下的振动信号,使用短时能量法、总能量分析法及信息熵法对振动信号分析处理。该装置能够捕捉到振动事件的特征信息,区分出正常与故障状态,为断路器机械故障在线诊断技术的实现提供了依据。
谭佳明 +6 more
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Fault Analysis of Overflow Valve Based on High Order Spectrum [PDF]
, 2011 提出了一种利用三谱对角切片分析溢流阀故障信号的方法。高阶谱理论上能完全消除高斯噪声的影响,本文由经过预处理的信号经过高阶谱分析后,可以得到三谱对角切片图,由图中可以获得正常信号与故障信号在切片图上的差异。试验结果表明利用高阶谱理论进行故障检测是可行的。A method of overflow valve fault analysis based on high order spectrum was proposed in this thesis.High order spectrum can fully
吴为民, 吴文兵
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Gaoya dianqi, 2018 机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机（ELM）的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压断路器动作期间产生的振动信号进行S变换处理,获得相应的时—频矩阵;然后,对S变换模值矩阵进行时域和频域划分,计算振动信号在不同时段和频段的局部奇异值,并选择各子矩阵的最大奇异值作为故障诊断的特征向量;最后,采用ELM对高压断路器机械状态进行分类 ...
黄南天, 陈怀金, 林琳, 戚佳金
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Fault diagnosis method for underground coal mining equipment audio signals based on improved transfer learning [PDF]
The underground production environment in coal mines is harsh, and key equipment such as gas pumps, ventilators, and coal shearers often operate continuously, making them susceptible to faults.
QIU Ji'er, WANG Peng, WANG Qi
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, 2019 针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次,对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次,根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪,从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中 ...
李诚 +4 more
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