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基于振动信号EMD-HT时频分析的变压器有载分接开关故障诊断
Gaoya dianqi, 2012 把一列时间序列数据通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）为本征模态函数组（intrinsic mode function,IMF）,然后进行希尔伯特变换（hilbert transformation,HT）得到频谱的信号时频分析方法引用到变压器有载分接开关切换机构的振动信号分析领域。笔者介绍了该方法的理论和算法。首先采用仿真信号对该方法进行仿真验证,然后把一实测的有载分接开关故障振动信号进行基于EMD-HT方法的时频分析。通过仿真和实例信号分析结果说明 ...
张惠峰 +4 more
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Gaoya dianqi, 2018 针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解（CEEMDAN）的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数（IMF）,对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分量,对含噪的IMF进行SG （savitzky-golay）滤波去噪,将滤波后的模态分量与剩余的分量进行重构得到消噪后的持续电流信号。MATLAB仿真结果表明:正常情况和老化情况下的MOA去噪后的持续电流均方根误差（正常:3.209 8×10-5,老化:0.002 5 ...
何贵先, 行鸿彦, 徐伟, 季鑫源
doaj
Research on Operational Modal Parameter Identification of Mechanical Structures Based on Blind Source Separation [PDF]
, 2014 随着国家机械制造工业的迅速发展，各类工程机械设备广泛地应用于日常生活、生产和建设过程中，机械结构的运行安全越来越受到国家的重视。模态分析是机械结构设计、状态监测和性能评估的重要基础，对机械结构的安全运行起到至关重要的作用。有别于传统的频域模态分析方法，工作模态分析仅利用时域输出信号，能够真实反映机械结构运行过程中的性能指标，因此准确可靠地提取机械结构工作状态下的模态参数具有十分重要的意义。 论文在总结传统模态分析方法的基础上，将盲源分离技术应用于机械结构在环境激励下的工作模态参数提取方法研究 ...
杜建华
core
Dianci bileiqi针对配电网发生单相接地故障时，故障特征难以提取以及选线正确率不高的问题，笔者提出了一种基于改进型的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）的选线方法。首先通过ICEEMDAN方法将各馈线首端的暂态零序电流分解为频率不同的若干模态，然后计算各模态暂态能量值选取特征模态，再结合趋势项构造故障特征信号，计算其极性，若极性相同，则为母线故障，否则，计算一个周期内的特征信号和，则最大值所处馈线即为故障线路。大量仿真结果表明：该方法在不同故障条件下具有较好的适应性。
邓祥力, 刘大为
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Gaoya dianqi文中研究了基于热网可行域的电热综合能源系统（integrated heat and electric system，IHES）经济调度问题，以实现经济调度问题的快速、精确计算。首先，建立了电热综合能源系统的基本模型描述了多能流的分布，包括基于改进直流模型的电力系统模型、基于偏微分方程的供热系统（district heating system，DHS）动态模型和基于可行域的耦合设备模型。接着，通过一种全解析方法将偏微分形式的热网模型转化为显式的代数方程组，并通过网络等值推导热网可行域模型 ...
钱科军 +6 more
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Gaoya dianqi, 2018 断路器的振动信号可以有效反映其机械运行状态,针对目前使用振动信号判别断路器常见机械故障正确率较低的现状,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和马氏距离判别法的高压断路器机械故障诊断方法。首先,针对断路器振动信号的瞬时非平稳特性,使用EEMD将其分解得到若干个固有模态函数（IMF）。然后,基于EEMD的能量熵并联合其均方根值,构造一种新的故障特征向量。最后,利用马氏距离判别法进行机械故障识别。实验结果表明,该方法用于识别断路器正常、传动机构卡涩和基座螺丝松动等常见机械故障时,正确率可达到95.7 ...
孙抗, 刘永超
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Gaoya dianqi为了提高变压器套管温度的预测精度，提出了一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition， EMD）和在线序列极限学习机（online sequential-extreme learning machine，OS-ELM）的变压器套管温度预测方法。首先，采用EMD法对变压器套管温度时序数据进行分解，得到若干内涵模态分量；其次，利用滑动窗口法处理各个分量形成带标签的数据集，并输入OS-ELM模型对各个分量的数据集进行训练；最后 ...
张庆平 +5 more
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基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法
Gaoya dianqi, 2018 针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明 ...
张一茗 +7 more
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[Research on motion impedance cardiography de-noising method based on two-step spectral ensemble empirical mode decomposition and canonical correlation analysis]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiXie Y, Yang D, Yu H, Xie Q.
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[Evaluation of an interpretable 12-lead ECG automatic diagnosis model based on deep feature fusion]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoLu X +5 more
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