Results 21 to 30 of about 1,146 (150)
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
doaj
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
doaj
A Study of mechanical fault diagnosis of diesel engine Based on Support Vector Machine [PDF]
, 2006 统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法，自20世纪90年代以来，自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论，提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者，它在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。随着现代工业及科学技术的迅速发展，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，不仅同一设备的不同部分有互相关联，不同设备之间也存在着紧密的关系 ...
邓小文
core
, 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
core
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
doaj
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
doaj
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
core
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
doaj
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
core +1 more source
Gaoya dianqi, 2018 高压隔离开关在变电站中使用较多,其工作状态对变电站安全运行影响较大,多年以来由隔离开关机械故障引起的事故频发且后果严重。目前针对隔离开关锈蚀卡涩、行程不到位等机械故障缺陷,现有的诊断方法多以防范措施和经验诊断为主,诊断方法尚不完善,为此文中提出一种基于隔离开关操作杆转角信号的机械故障缺陷诊断方法。以某GW6型隔离开关为研究对象,通过搭建的操作杆转角监测系统,测量并分析了隔离开关传动机构卡涩、平衡弹簧失效、合闸不到位3种典型机械故障下转角—时间曲线,建立了依据操作杆转角 ...
马宏明 +5 more
doaj