检索结果-内蒙古大学图书馆

机电工程 2022年第3期39卷 300-308页

作者：柯伟金仲平吕信策刘双辉台州市特种设备检验检测研究院浙江台州318000 武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081

在变转速工况下,对起重机、风机等重载设备中滚动轴承的故障诊断不够准确。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)和同步提取小波变换(WSET)的故障诊断方法。首先,以振动信号分析为基础,研究了变转速下的滚动轴承的故障特... 详细信息

在变转速工况下,对起重机、风机等重载设备中滚动轴承的故障诊断不够准确。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)和同步提取小波变换(WSET)的故障诊断方法。首先,以振动信号分析为基础,研究了变转速下的滚动轴承的故障特征频率,对RLMD和WSET公式进行了推导;利用RLMD对滚动轴承振动信号进行了模式分解,以最大互相关系数原则选取了最佳分量;然后,对选取的分量进行了WSET,获得了能量集中的时频表示,从时频平面中提取了故障特征曲线,并将其与理论故障特征频率曲线进行了比较,从而进行了变转速下的故障诊断;最后,研究设计了多分量信号的数值模拟仿真实验,进行了轴承-齿轮故障综合试验台变转速滚动轴承的故障诊断。研究结果表明:所提出的方法能够很好地消除噪声的影响,获得准确的故障特征频率曲线,在变转速滚动轴承故障诊断中具有有效性。

关键词：滚动轴承故障诊断变转速工况鲁棒局部均值分解同步提取小波变换

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基于SSEWT和经验包络解调技术的混合振荡模态分析

基于SSEWT和经验包络解调技术的混合振荡模态分析

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作者：张桉宁东北电力大学

学位级别：硕士

水力发电因其快速响应负荷变换的特点,逐渐在可再生能源发展中占据领先地位。大型水电站和抽水蓄能电站逐步应用在远距离、跨区传输系统中。随着直流输电技术快速发展和广泛应用,我国,我国区域电网互联已进入异步联网的新时代,但电网范... 详细信息

水力发电因其快速响应负荷变换的特点,逐渐在可再生能源发展中占据领先地位。大型水电站和抽水蓄能电站逐步应用在远距离、跨区传输系统中。随着直流输电技术快速发展和广泛应用,我国,我国区域电网互联已进入异步联网的新时代,但电网范围、结构的巨大改变使得低频、超低频振荡问题在水电高占比的云南、西南电网内愈发凸显,严重威胁电网安全稳定运行。超低频振荡不仅振荡频率范围低于传统低频振荡,两者机理性质也不同:低频振荡是机组转子间的持续相对摇摆引发的功角稳定问题;超低频振荡是机组一次调频过程不稳定引发的频率稳定问题。因此如何准确地进行多类型振荡信号特征参数提取对电力系统的安全稳定运行具有重要的意义。通过实际系统中的广域相量测量单元对振荡信号进行采样,发现待测的振荡信号中往往会混有噪声,并且电力系统的振荡多为多分量构成的复杂信号,这给振荡信号参数提取带来了挑战。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,本文将现有的同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)扩展到小波变换,并引入二阶瞬时频率估计量,对信号进行分解;然后结合经验包络解调技术对分解得到的每组振荡分量进行参数辨识。本文首先介绍了低频、超低频振荡的产生机理,并对现如今的信号分析方法进行了简要的介绍。鉴于传统分析方法分解信号过程中容易出现模态混叠现象、丢失信息等现象,因此文中引入了二阶同步提取小波变换(Second-Order Sychroextracting Wavelet Transformer,SSEWT)算法。小波变换能够将信号波形转换到时频域上,时频系数构成时频谱图,并以信号能量形成脊线,二阶同步提取算子能够对原时频谱图模糊曲线进行一定的处理,筛选出脊线处的时频系数,构造出更清晰的时频谱,在准确得到待测信号频率的同时具有一定的抗噪性,使得混合振荡信号模态能够准确提取。然后结合经验包络解调技术对SSEWT分解得到的单一分量进行特征参数提取。经验包络解调技术是基于经验调幅调频分解提出的,该方法计算简单,应用过程中无需复杂的程序,对极值点也不需要进行特殊的处理,具有很好地适用性。最后,本文将所提出的算法应用到了自合成信号模拟仿真、10机39节点系统仿真和实测信号仿真三套仿真中,证明所提方法的可行性与准确性。通过与变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)算法进行仿真对比,表明本文方法可以获得更好地时频聚集性,准确地分解出信号分量;与Prony算法和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)算法相对比,证明表明本文方法能够有效抑制噪声与端点效应,准确地辨识出混合振荡信号的特征参数,在处理精度上较传统方法有一定优势。

关键词：低频振荡超低频振荡同步提取小波变换经验包络解调技术模态辨识

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环境风激励下中信广场的模态参数识别

引用

振动．测试与诊断 2020年第2期40卷 264-271,417页

作者：孙猛猛郅伦海中南大学土木工程学院长沙410075 西安建筑科技大学省部共建西部绿色建筑国家重点实验室西安710055 湖南科技大学结构抗风与振动控制湖南省重点实验室湘潭411201

为了准确地识别建筑结构的模态参数,提出了一种基于多重信号分类算法(multiple signal classification,简称MUSIC)、经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)和同步提取小波变换(synchroextracting transform,简称SET)的结构模态参数识别方法。首先,通过MUSIC-EWT对实测振动信号进行分解;其次,使用SET对单模态信号进行去噪处理;然后,采用自然环境激励技术(natural excitation technique,简称NExT)得到单模态信号的自由衰减响应;最后,利用Hilbert变换(hilbert transform,简称HT)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性和鲁棒性。利用该方法对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步证明了该方法的准确性和鲁棒性。

关键词：模态参数识别多重信号分类算法经验小波变换同步提取小波变换阻尼比自振频率

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