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, 2015 提出了一种基于局部特征尺度分解（LCD）信息熵特征和支持向量机（SVM）相结合的机械故障诊断方法。首先采用LCD对振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀尺度分量（ISC）;结合信息熵理论,从时域、频域和时频域3个角度分别定义了时域奇异谱熵、频域功率谱熵以及时频域的特征空间熵、边际谱熵和瞬时能量熵,并将这些熵值组成特征向量;最后通过SVM对特征向量进行分类识别。轴承故障诊断的实例表明,基于LCD信息熵特征和SVM相结合的方法能够准确地对轴承故障信号进行识别 ...
吕岩, 张前图, 房立清, 赵玉龙
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Gaoya dianqi, 2015 利用振动法在线监测配电变压器绕组的状态关键在于如何从振动信号中提取有效的特征。为了更有效地监测与诊断变压器绕组的状态,搭建了某配电变压器多次短路冲击试验及负载试验时的振动信号监测平台,利用总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对变压器绕组的振动信号进行分析并求解其能量熵值,提出一种基于EEMD能量熵的配电变压器绕组状态监测与故障诊断的方法。实验结果表明,EEMD能够有效地提取配电变压器绕组振动信号的特征 ...
臧状, 陈江波, 李辉, 林莘
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, 2019 在数据驱动的滚动轴承状态辨识模型构建过程中，针对核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）算法中高斯核函数的径向宽度参数σ选取不当极易造成模型分类精度差的问题，提出一种核排列优选核参数σ的滚动轴承状态辨识方法。首先，将测取滚动轴承振动信号经总体局部均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition，ELMD）进行分解并计算其能量熵、排列熵来构建高维的特征向量集；然后，初始化核排列（Kernel Target Alignment ...
李志俊 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 核熵成分分析（kernel entropy component analysis,KECA）方法在处理非线性数据集,去除冗余信息方面具有独特的优势。针对电力变压器故障诊断中有效特征提取困难,KECA中核参数选择繁琐以及忽略了样本类别信息等问题,文中提出一种自适应核函数优化学习的监督核熵成分分析特征提取方法,用于电力变压器敏感特征量的提取。首先收集电力变压器不同状态下的样本数据,并结合样本类别信息建立一个依赖数据的核函数 ...
彭丽维, 张彼德, 孔令瑜, 梅婷
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Research on fault diagnosis and health state prediction of electromagnetic coil
, 2021 电气设备广泛应用于制造业的各个环节，也是智能制造技术得以实施的关键。电磁线圈是变压器、电磁阀、电动机、机器人等工业设备的核心组件。电磁线圈的安全可靠运行是设备健康运行的前提。因此，本课题以众多电器设备的核心组件电磁线圈为研究对象，以提升设备的安全性和可靠性为目的，借助敏感特征信息，对电磁线圈的健康状态评估和剩余使用寿命预测方法展开了理论研究和实验验证。本文的主要研究内容包括如下方面：(1)针对电磁线圈失效机理研究的空白，本文结合电磁线圈的主要应用环境，提出了基于热应力条件下的蠕变退化失效机理 ...
郭海丰
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Gaoya dianqi, 2009 为了准确地检测出高压断路器的故障类型,笔者首次将经验模态分解（EMD）方法引入高压断路器的振动信号分析当中,并提出将EMD分解得到的固有模态函数（IMF）能量熵值作为表征断路器故障类型的新特征向量。为了证实该分析方法的有效性,笔者在实验室的110 kV SF6断路器上进行了模拟实验,提取了正常和故障状态下振动信号的IMF能量熵值特征向量,并以此作为径向基神经网络的输入向量。最后,引入置信度的概念,对径向基神经网络的输出结果进行评价。该方法基于实验室研究取得了较好的识别效果 ...
陈伟根, 邓帮飞, 杨彬
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Gaoya dianqi, 2023 为准确掌握直流偏磁下电力变压器铁心的振动特性，文中通过建立变压器电磁—结构多物理场耦合有限元分析模型，计算了变压器直流偏磁前后铁心磁通密度分布和励磁电流，分析了麦克斯韦力和磁致伸缩力作用下不同直流偏磁时的铁心振动特征，定义了S变换相对能谱熵来描述变压器铁心振动随直流偏磁程度的变化规律。对某500 kV三相五柱式自耦变压器的仿真计算结果表明，随着直流电流增加，变压器铁心振动幅值增大，振动频谱分量增多，但随后呈现饱和趋势，且铁心心柱和旁柱振动信号的S变换相对能谱熵变化各异 ...
宋奇珂, 王丰华
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Dianci bileiqi, 2015 为了实现对绝缘子迅速、可靠的在线监测,本文基于熵权模糊神经网络建立了绝缘子污秽度在线评估模型。鉴于熵权法能够克服模糊算法权重受主观因素影响以及BP神经网络很强的自学习能力,提出了熵权模糊神经网络的算法。通过在实验室模拟不同环境特征量获得其与绝缘子污秽程度的内在联系,以及在现场获得的实时数据,论证了该方法的科学性和可行性。监控人员可以根据实时数据很快做出反应,以此来应对绝缘子污闪故障,为电网安全运行提供有力保障。
谭国梁, 王思华
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Gaoya dianqi, 2021 为增强局部放电信号白噪声去噪算法的自适应能力,文中提出了一种自适应选择小波、分解层数与阈值的局部放电去噪算法。首先,在对信号进行逐层小波分解的基础上,以近似系数能量占比表征小波的能量特点,以小波能量熵表征信号波形分布特点,以二者比值作为每层分解最优小波的评价指标,选取比值最高的小波为最优小波,兼顾了信号的能量特点与波形分布特点;其次,对细节系数进行噪声白化检验,当细节系数不满足白化标准时停止分解,自适应地选择分解层数,降低了去噪误差;最后,用鲸鱼优化算法优化了阈值选取过程,同时提高了阈值精度与运算速度 ...
米翰宁, 王昕, 任广振, 郑益慧
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Thermodynamical Properties of Polymethylene Chains Confined in an Infinite Cylinder(受约聚亚甲基链的热力学性质)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 1999 采用旋转异构态模型，计算受约于无限长圆柱体的聚亚甲基链的配分函数.发现受约聚亚甲基链的配分函数可以写成其中，N是键的数目，a和b与温度T、无限长圆柱体的直径D有关.同时计算了构象能量Econf和熵Sconf这种方法为研究多链体系的热力学提供一种近似方法.
WANGXiang-hong(王向红) +4 more
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