基于变分模态分解与近似熵的输电线路两相接地故障诊断

针对现有电力系统输电线路故障信号分析方法中,存在故障信号特征遗失等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)-近似熵(Ap En)的两相接地故障诊断新方法。首先选取故障点处容易获取的相电压信号作为故障信号;然后对各相故障信号进行VMD分解得到其分量,进一步提取各相IMF分量的近似熵值并作为一个特征向量。通过分析各相特征向量的模值,最终诊断出输电线路两相接地故障所在相。选取IEEE 5节点标准测试系统验证;并与EMD-Ap En算法进行比较。实验结果表明,提出的VMD-Ap En方法准确可靠,避免了EMD分解时产生模态混叠的现象;更能有效地诊断出输电线路两相接地故障所在相,具有较好的实用性。     

基于EMD和多重分形谱参数的耐火材料损伤模式识别

考虑到耐火材料损伤声发射信号模式识别困难,提出一种结合经验模态分解(EMD)、多重分形谱参数和支持向量机的耐火材料损伤形式分类方法。首先对耐火材料损伤声发射信号进行EDM分解得到若干本征模态函数(IMF)分量,并取前4个分量作为研究对象,然后将整个信号的多重分形谱宽及各IMF分量的多重分形谱宽组成的特征向量输入支持向量机进行学习训练,最后实现耐火材料损伤模式识别。研究结果表明,采用由原信号及各IMF分量的多重分形谱宽值组成的特征向量能够有效进行损伤信号的特征提取。该方法对耐火材料界面相损伤的分类准确率为99%,对其基质相损伤的分类准确率为89%。     

改进变分模态分解-多尺度排列熵结合广义回归神经网络的高压直流输电线路故障辨识

针对现有的高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电线路故障识别方法识别准确率低，且无法同时准确识别低阻和高阻故障的问题，提出一种改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)结合广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)的HVDC输电线路故障辨识方法。首先采用鲸鱼算法改进后的VMD对故障电流信号进行分解，并选择合适的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量计算多尺度排列熵和IMF能量和比值提取故障特征组成故障特征向量，然后将特征向量输入到GRNN网络中进行训练与测试，利用GRNN网络对小样本数据的高分类能力识别不同类型的故障。实验结果表明，所提出的方法对HVDC输电线路不同类型故障辨识准确率高，无论发生低阻或高阻故障都能够准确辨识，耐受过渡电阻能力强，在小样本故障辨识方面性能突出，可靠性高。     

基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法

针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结合的信号特征提取与识别方法.首先对AE信号进行EMD分解,运用互相关系数和方差贡献率筛选出包含主要信息的本征模态函数(IMF)分量;其次对各IMF分量构建的初始特征矩阵进行SVD分解,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后建立Mahalanobis距离判别函数对各损伤信号进行识别分类.五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够方便地提取出AE信号特征并对其损伤类型进行有效的识别.     

基于EWT和SVD技术的齿轮故障诊断方法研究

本文基于经验小波变换(EWT,empirical wavelet transform)和奇异值分解(SVD,singular value decomposition)技术提出了一种齿轮的故障诊断方法.首先采用EWT方法将齿轮的振动信号分解为若干个本征模态分量(IMF),并利用这些IMF分量形成向量矩阵.而后对初始向量矩阵进行奇异值分解,根据奇异值分解的三大特性,将求得的特征向量矩阵的奇异值作为齿轮振动信号的模式特征向量.最后通过建立马氏距离判别函数判断齿轮的振动情况和故障类型.通过对实际实验数据的分析,证明了该方法在齿轮故障诊断中有效性.     

基于变分模态分解-支持向量机混合算法的TN系统大阻抗接地故障配电线路保护

低压配电TN系统发生接地故障的配电线路阻抗较大时,采用以剩余电流幅值大小作为动作依据的剩余电流动作保护电器防护措施,不能有效解决接地故障防护问题。从分析剩余电流波形的角度出发,采用一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)及支持向量机(support vector machine, SVM)分类的故障诊断方法。该方法在低压配电系统内测得剩余电流信号波形,对该波形进行VMD分解后得到各剩余电流信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对其进行Hilbert变换并进行积分得到Hilbert边际谱,再求该边际谱的能量熵,将其作为特征向量输入SVM进行分析,最后准确区分正常状态和故障状态。结果表明：发生配电线路大阻抗接地故障时,该方法可以大幅提高用剩余电流动作保护电器(residual current protection device, RCD)作为故障防护的准确率。     

基于ＬＭＤ－１（１／２）维谱熵－Ｅｌｍａｎ神经网络输电线路短路故障识别理论与方法

针对电力系统输电线路故障时短路电流的暂态特征,采用LMD对相模变换后的短路电流进行分解,得到一系列PF分量,然后计算前8个PF分量的1(1/2)维谱熵值作为特征向量,最后将构造的特征向量输入到已训练好的Elman神经网络中进行故障类型识别,并在Matlab平台上建立仿真模型.仿真结果表明,采用的方法能够快速准确地判断出故障类型和故障相;与传统BP网络相比,该方法具有更快的识别速度、更高的识别率,并且识别结果不受过渡电阻、故障位置、相差角等线路参数的影响,因而,实用、有效.     

IFD与KELM结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition, IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法.通过对原始信号进行IFD分解,得到一组本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF).计算包含主要故障信息在内的IMF分量能量与排列熵组成的故障特征向量,将特征向量作为KELM输入识别轴承的故障类型.实验分析结果表明,以IFD作为预处理器的特征融合方法比经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)为预处理器的特征融合方法有更高的故障识别率,并且该方法在少量样本情况下仍能有效识别故障类型.     

基于VMD-SSA和多频段Hilbert能量的高压直流输电线路单端量保护方法

高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电线路对故障暂态电压信号大多数频段都具有衰减作用,而HVDC的物理边界对高频分量会产生较强的衰减作用,对低频分量会产生一定的放大作用。根据上述特征,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)和多频段希尔伯特(Hilbert)能量幅值的高压直流输电线路单端量保护方法。利用SSA对VMD参数进行优化后,对故障暂态电压信号进行分解,然后对分解后的各个内涵模态分量(intrinsic mode functions, IMF)进行Hilbert变换求取其200～1 200 Hz低频段和8～12 kHz高频段的Hilbert能量,利用低频段和高频段Hilbert能量之比构造故障区段识别保护判据,通过正极和负极其高低频段Hilbert能量和之比来判断故障极。仿真实验证明,所提出的方法能够有效避免利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)故障信号时...     

基于MVMD-MOMEDA的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱振动信号受复杂传递路径、强背景噪声的影响导致早期微弱故障难以诊断的问题，提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和多点最优最小熵反褶积调整(MOMEDA)的齿轮箱故障诊断方法。首先，利用MVMD将融合后的多通道振动信号进行模态分解，得到一系列表征信号局部特征的IMF分量；其次，引入峭度值(Ku),选取最佳模态进行信号重构，剔除含噪声分量高的IMF;最后，对重构信号进行MOMEDA特征提取以识别故障频率，从而进行故障诊断。结果表明，所提故障诊断方法可以有效剔除噪声分量的干扰，识别出信号中的故障冲击成分及其倍频进而确定故障类型。MVMD-MOMEDA方法解决了在单一通道问题上无法处理多源信号的缺点以及早期微弱故障特征难以提取等问题，可为故障诊断和多源信号处理提供参考。     

采用HHT的单相接地故障电流与励磁涌流辨识

为有效辨识中压配电网单相接地故障电流与变压器铁芯饱和产生的励磁涌流相似波形,提出一种基于希尔伯特 黄变换（HHT）经验模态分解（EMD）的辨识方法。通过对故障电流和励磁涌流进行EMD特性分析,将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF）分量,根据确定的主导IMF分量个数以及比重系数和阈值的关系,区分出故障电流和励磁涌流的波形。仿真发现,单相接地故障电流主导的本征模态函数分量仅有1个,而励磁涌流主导的IMF分量则有多个;故障电流的比重系数Ki远大于励磁涌流的Ki。仿真结果表明,该方法能够有效辨识故障电流和励磁涌流。     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究

为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性.     

基于EEMD的发动机失火故障检测

针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。     

小电流接地下10kv馈线单相接地故障定位方法

针对10kV电网节点多、分支多、传统故障定位方法不方便、不准确的特点,提出一种新的小电流接地下10 k V馈线单相接地故障定位方法。分析了发生小电流接地下10 k V馈线单相接地故障时线模电流暂态分量特性与相电流暂态分量特性。采用FTU检测装置进行故障信息采集,构建出相应的网络描述矩阵。通过控制平台对其进行处理得到故障判定矩阵,给出单相接地故障区段判定依据。实验结果表明,所提方法不但简便,还具有较高的抗干扰性和定位精度,能够有效地对小电流接地下10 k V馈线单相接地故障进行定位,为电网的安全稳定运行提供了强有力的保障。     

基于FastICA的高压直流输电线路故障测距方法

提出了采用快速独立分量分析(FastICA)的高压直流输电线路(HVDC)单端行波故障测距方法。利用FastICA算法对故障后的直流输电线路电流信号进行处理,分离出电流行波特征信号,检测初始行波波头与第二个行波波头到达测量点的时间,并判断这两个波头的极性关系,实现了故障测距。应用Matlab软件,建立了HVDC系统模型,对多种故障类型进行了故障测距仿真。结果表明,该方法可准确区分中点内外故障,正确有效。     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

基于小波的谐振接地系统故障选线的优化研究

由于谐振接地系统在电网中被广泛的应用,所以谐振接地系统单相接地故障选线一直以来是研究的热点。针对现有的谐振接地系统故障选线方法存在的不足,基于短时投入并联电阻,提高暂态特征分量的选线方法,提出了一种优化方案;即通过可控硅控制消弧线圈并联电阻,增强故障线路的特征信号,把提取的故障时的零序电流暂态信号进行小波变换,检测分解和重构后的信号的奇异性,从而确定故障线路。仿真结果表明了优化方案的准确性。     

基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断

通过对冷板带轧机垂直振动过程的机理进行分析,结合轧机系统结构模型,建立含振动因素的冷轧机垂向系统动态轧制力模型.考虑复杂工况下,轧机在生产不同规格带钢时,由工艺参数波动等广义故障所致轧机垂直振动现象,基于工业现场数据进行数据驱动的故障诊断算法研究.采用集成经验模态分解算法对实测轧制力信号进行分解,选取有效的固有模态函数的能量作为特征向量,并将其输入到支持向量机分类器中,通过分类器对正常状态和故障状态进行区分,以实现轧机振动相关故障的准确诊断.