采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法. 首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波变换完成对振动信号的分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量. 然后,选取K-L散度值低的经验小波分量作为SAE的输入数据进行特征的自适应提取,再用Softmax分类器完成故障诊断,并在堆栈自编码器训练过程中引入樽海鞘群算法实现参数寻优. 最后,在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试. 实验结果表明,所提方法的分类精度达99.5%,在识别准确率、诊断时间上均优于对比方法.     

采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform, IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder, SAE)的故障诊断新方法。首先,利用顺序统计滤波（order statistic filter, OSF）包络法来改进EWT对振动信号进行分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量;然后选取K-L散度值低的前n个（实际取3）经验小波分量作为SAE的输入数据,进行特征的自适应提取,并使用Softmax分类器完成故障诊断。为克服人工选取SAE参数带来的结果差、效率低等问题,在SAE训练过程中引入樽海鞘群算法(salp swarm algorithm, SSA)实现预训练学习率和微调学习率的自动寻优。最后在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试。实验结果表明,所提方法的分类精度达到99.5%,在面对强噪声干扰时亦具有较高的识别成功率。经测试发现其在识别准确率及诊断时间上均优于对比方法。     

内置式胎压监测系统的设计

以胎压监测系统（TPMS）的组成入手，设计了一种内置式、采用新型传感器SP370和TDA5230作为无线收发芯片的胎压监测系统。详细阐述了其软件和硬件设计中的关键技术，方案简单，性能稳定可靠；结合产品化的实际应用，提出了产品测试、封装等方面的建议。     

采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法

传统的奇异值降噪法对适合奇异值分解的矩阵构造及信号重构时有效秩阶次的选取缺乏具有物理意义的依据.提出一种采用EMD和奇异值分解子空间重构的信号降噪新方法,通过对EMD方法得到的各阶IMF分量构造时频矩阵进行奇异值分解,将信号的特征信息分解到各个不同的时频子空间中,根据时频子空间的特征变化,选择相应的子空间进行奇异值分解逆变换,从而实现信号降噪.对仿真合成电信号及实测机械振动信号的降噪应用,表明该方法能有效地从原始信号中提取所需的信号特征成分,具有直观的物理意义.