检索结果-内蒙古大学图书馆

电机与控制应用 2025年第1期52卷 12-21页

作者：钱轶群张孜乐杨依林张宇磊于天佑周荔丹国网上海长兴供电公司上海201913 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

【目的】永磁同步电机(PMSM)因其功率因数高、结构简单和动态性能好等优势在风力发电、电动汽车领域得到广泛应用。然而,PMSM在运行过程中由于驱动器损坏、定子绕组接线松动等原因可能会导致缺相故障,PMSM缺相运行时会产生噪声和振动,... 详细信息

【目的】永磁同步电机(PMSM)因其功率因数高、结构简单和动态性能好等优势在风力发电、电动汽车领域得到广泛应用。然而,PMSM在运行过程中由于驱动器损坏、定子绕组接线松动等原因可能会导致缺相故障,PMSM缺相运行时会产生噪声和振动,导致输出功率降低,并且长时间缺相运行会损坏电气设备,因此对其进行准确的故障诊断对于保障设备的正常运行至关重要。【方法】本文提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)和分类提升(CatBoost)算法的故障诊断策略,并将其应用于六相PMSM缺相故障诊断。首先,介绍了IEWT算法的基本原理,IEWT算法在Welch功率谱曲线上进行频谱分割,相较于经验小波变换(EWT)算法,能有效抑制模态混叠;然后,对PMSM故障信号进行IEWT分解得到各个模态分量,利用各个模态的能量矩表征故障信号,构建故障分类数据集;最后,基于算数优化算法,取数据集的80%作为训练集对CatBoost算法进行超参数调优,选择合适的超参数构建CatBoost故障分类模型,并与其他传统分类模型进行对比。【结果】试验结果表明,本文所提基于IEWT和CatBoost算法的故障诊断策略有效抑制了传统EWT算法中因主频附近旁瓣过大导致的错误分段现象,提高了故障分类的准确率。与传统分类模型相比,CatBoost多分类模型能够更加准确地识别故障类别,且在每种故障类别上的分类性能表现均衡,泛化能力更强,在不同的故障工况下均有良好表现。【结论】试验结果验证了本文所提故障诊断策略在六相PMSM缺相故障诊断上的可行性和有效性,为后续六相PMSM容错控制以及综合故障检测技术提供了支撑。

关键词：缺相故障故障诊断改进经验小波变换 CatBoost算法

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改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用

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机械强度 2022年第2期44卷 294-301页

作者：胡璇李春叶柯华上海理工大学能源与动力工程学院上海200093

针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用... 详细信息

针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,后利用谱负熵准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征,最后构成特征向量集输入支持向量机进行故障诊断。结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应的同时,极大提高EWT分解算法对噪声的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障识别精度的提高。

关键词：风力机齿轮箱故障诊断滑移窗口连续平均谱负熵改进经验小波变换谱负熵准则

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改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用

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机械科学与技术 2021年第12期40卷 1856-1862页

作者：杜思雨冷军发绳飘荆双喜罗晨旭河南理工大学机械与动力工程学院河南焦作454003

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅-调频(AM-FM)分量不理想。针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿... 详细信息

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅-调频(AM-FM)分量不理想。针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM-FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解。同时,对提取的AM-FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果。通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势。

关键词：改进经验小波变换自相关分析特征提取齿轮低频微弱故障

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基于改进经验小波变换的电能质量扰动检测新方法

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电力自动化设备 2020年第6期40卷 142-148页

作者：吴建章梅飞潘益周程石天郑建勇东南大学电气工程学院江苏南京210096 河海大学能源与电气学院江苏南京211100

针对经验小波变换(EWT)用于电能质量信号分析时,其频带划分结果易受频谱泄漏和噪声污染干扰的问题,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的电能质量扰动检测新方法。首先,通过Fourier谱包络动态测度算法确定扰动信号的特征频点,并在原有... 详细信息

针对经验小波变换(EWT)用于电能质量信号分析时,其频带划分结果易受频谱泄漏和噪声污染干扰的问题,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的电能质量扰动检测新方法。首先,通过Fourier谱包络动态测度算法确定扰动信号的特征频点,并在原有频带边界的基础上进行延拓;然后,运用IEWT将扰动信号分解为若干调幅-调频(AM-FM)分量之和;最后对扰动分量实施标准希尔伯特变换,以求取扰动幅值、频率和起止时刻。通过算例仿真和变电站实测数据验证了所提方法的有效性,并对其检测结果进行对比分析。实验结果表明,所提方法兼具良好的模态分解能力和抗噪性能,且普适性更强,运算耗时更短,适用于工程实践。

关键词：电能质量扰动检测改进经验小波变换动态测度标准希尔伯特变换

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基于改进经验小波变换的高压电缆局部放电噪声抑制研究

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电工技术学报 2021年第S1期36卷 353-361页

作者：马星河张登奎河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454003

对高压电缆的局部放电(PD)进行监测,并对其所包含的噪声信息进行抑制,是一种有效的绝缘评估方法。针对PD信号所包含的复杂噪声信息,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的噪声抑制方法。该方法以IEWT分解为核心,通过将含噪信号分解为按... 详细信息

对高压电缆的局部放电(PD)进行监测,并对其所包含的噪声信息进行抑制,是一种有效的绝缘评估方法。针对PD信号所包含的复杂噪声信息,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的噪声抑制方法。该方法以IEWT分解为核心,通过将含噪信号分解为按频率顺序排列的经验小波函数(EWF),有效避免复杂噪声信号分解时的模态混叠现象。利用峭度规则对分解得到的EWF进行筛选,最后对筛选出的有用EWF进行重构和降噪处理,达到对复杂含噪信号的噪声抑制效果。模拟仿真以及现场测试表明,与现有基于EWT和基于EMD的降噪方法进行对比,该文所提方法可更有效地抑制PD信号所包含的噪声信息。

关键词：高压电缆局部放电噪声抑制改进经验小波变换峭度改进阈值

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基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案

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电力自动化设备 2022年第6期42卷 8-15,29页

作者：洪翠连淑婷黄晟郭谋发福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽... 详细信息

为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽可能与故障电流的局部相频特性相匹配;运用改进经验小波变换分解电流,计算细节分量c_(3)的模极大值,构造故障检测判据;设计一种权重自学习网络,依据数据对分类任务的重要性分配不同的权重,嵌套于多视角深度矩阵分解模型前端,运用改进多视角深度矩阵分解模型对电流分量c_(1)—c_(3)、极间电压u_(dc)这4个视角的数据进行故障特征提取,通过软分配层实现故障的分类。仿真测试结果表明,所提故障检测方案能够满足故障检测速动性、可靠性的要求,故障分类准确度高,为后续故障处理奠定了良好基础。

关键词：直流配电网故障检测与分类改进经验小波变换改进多视角深度矩阵分解

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基于改进经验小波变换的桥梁模态参数识别

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公路交通科技 2022年第12期39卷 94-105页

作者：秦世强唐剑冯嘉诚武汉理工大学土木工程与建筑学院湖北武汉430070

针对经验小波变换(EWT)傅里叶谱划分易受高强噪声和调制边频带的影响,传统方法划分的频带不准确等问题,提出一种改进经验小波变换(IEWT)并将其用于桥梁结构模态参数识别。首先,利用振动信号的傅里叶谱进行了经验小波变换;去除分解后的... 详细信息

针对经验小波变换(EWT)傅里叶谱划分易受高强噪声和调制边频带的影响,传统方法划分的频带不准确等问题,提出一种改进经验小波变换(IEWT)并将其用于桥梁结构模态参数识别。首先,利用振动信号的傅里叶谱进行了经验小波变换;去除分解后的高频分量,将剩余分量重构获得EWT趋势谱;然后,将EWT趋势谱代替傅里叶谱来进行频谱分割,以频谱分割得到的频率边界构造经验小波滤波器组对信号进行了经验小波变换,并对经验小波变换获得的单分量信号使用同步提取变换(SET)做去噪处理;最后,结合随机减量技术(RDT)和希尔伯特(Hilbert)变换识别桥梁结构模态参数,即频率、阻尼比和振型。分别以两个典型的仿真信号和实际工程案例对所提方法进行了验证,并且在桥梁加速度响应加入噪声验证该模态参数识别方法在低信噪比下的性能;仿真信号频谱分割和实桥模态参数识别。结果表明:相较于傅里叶谱,基于EWT趋势谱的频谱划分方法能更加精准地确定经验小波变换所需要的频谱边界,避免噪声和边频带的干扰,提高频谱划分精度;引入的同步提取变换能够去除单分量信号中的噪声,消除噪声对模态参数识别的影响;所提改进经验小波变换结合SET去噪、RDT和Hilbert变换能准确识别桥梁结构模态参数,且在低信噪比条件下鲁棒性好。

关键词：桥梁工程模态参数识别改进经验小波变换响应信号同步提取变换 Hilbert变换

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基于连续平均谱负熵改进经验小波变换的风力机齿轮箱故障诊断

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热能动力工程 2021年第12期36卷 164-172页

作者：胡璇李春叶柯华上海理工大学能源与动力工程学院上海200093

针对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)对强噪声环境下风力机齿轮箱轴承轻微故障特征提取不足的问题,利用滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对EWT算法进行改进。通过CASN-EW... 详细信息

针对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)对强噪声环境下风力机齿轮箱轴承轻微故障特征提取不足的问题,利用滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对EWT算法进行改进。通过CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,采用峭度准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征。结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应优点的同时,能够极大提高EWT分解算法对噪声影响的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障精确识别。

关键词：风力机齿轮箱故障诊断滑移窗口连续平均谱负熵改进经验小波变换

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基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

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作者：乔志城石家庄铁道大学

学位级别：硕士

滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛的关键零部件之一,由于其常工作于高速、高温、重载的恶劣环境,导致其成为机械设备中最容易损坏的部件。对滚动轴承开展实时状态监测与故障诊断,对于避免安全事故的发生,提升机械设备的安全性能具有... 详细信息

滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛的关键零部件之一,由于其常工作于高速、高温、重载的恶劣环境,导致其成为机械设备中最容易损坏的部件。对滚动轴承开展实时状态监测与故障诊断,对于避免安全事故的发生,提升机械设备的安全性能具有重要意义。滚动轴承早期故障特征信息微弱,容易受到强干扰噪声的影响,采用常用的故障诊断方法难以对其进行故障诊断与识别。本文提出基于改进经验小波变换的滚动轴承早期微弱故障诊断方法,主要研究内容如下:(1)针对传统经验小波变换频谱划分存在的冗余分量问题,提出一种基于互信息的改进经验小波变换方法,该方法可以排除冗余分界点,对频谱进行重新划分,得到更有价值的分量。研究结果表明:改进的经验小波变换能够有效减少冗余分量,提升信号分解的精确度。(2)将改进经验小波变换与最小熵解卷积相结合用于滚动轴承故障诊断。振动信号经改进经验小波变换处理得到分量,采用基于互信息与峭度的最佳分量选取准则优选出包含故障信息最丰富的分量进行重构,经过最小熵解卷积有效降低干扰噪声的影响。研究表明:该方法适用于货车轮对轴承早期微弱故障的诊断和监测,在工程实际中具有一定的应用价值。相比于集合经验模态分解,具有更明显的诊断效果。(3)将改进经验小波变换与量子遗传算法优化的支持向量机用于滚动轴承故障诊断。分别以西储大学轴承数据与高速列车轴承数据进行验证。研究表明:基于改进经验小波变换与量子遗传算法优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法能够有效识别不同健康状态、故障尺寸的轴承类型,相比于传统经验小波变换与变分模态分解等方法具有更好的分类识别效果。

关键词：滚动轴承故障诊断改进经验小波变换最小熵解卷积支持向量机

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基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测

基于改进经验小波变换和卷积神经网络的滚动轴承剩余寿命预测

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作者：丁国荣武汉科技大学

学位级别：硕士

机械设备的剩余使用寿命(RUL)预测对工业的发展是极其重要,精确的RUL预测以及可靠性分析可以很好的减少设备的停机维护时间,提高生产率并降低生产成本以及确保人员采用适当的维护政策。为了能在复杂的环境工况中评估预测出滚动轴承的RUL... 详细信息

机械设备的剩余使用寿命(RUL)预测对工业的发展是极其重要,精确的RUL预测以及可靠性分析可以很好的减少设备的停机维护时间,提高生产率并降低生产成本以及确保人员采用适当的维护政策。为了能在复杂的环境工况中评估预测出滚动轴承的RUL,本文提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)分形维特征和一维卷积神经网络(1D-CNN)的轴承RUL预测方法。为了更好地确定滚动轴承原始振动信号中的频率成分,本文通过互信息准则和峭度准则对经验小波变换(EWT)中的频谱进行重新划分得到振动重构信号,同时运用最小熵解卷积(MED)对重构信号进行降噪;然后将分形维数引入到轴承退化特征提取中,利用多尺度分形盒维数作为提取的轴承退化特征,能更全面的揭示轴承的退化状态,以轴承的剩余寿命百分比作为滚动轴承的退化跟踪度量;基于分层抽样的思想来构建训练样本和测试样本,通过构建一个1D-CNN网络来进行滚动轴承RUL预测。最后基于三个比较常用的全寿命轴承数据集:PHM 2012挑战赛数据集、IMS数据集以及XJTU-SY数据集来对模型验证,实验结果表明,在三个实验数据集上,相比较于长短时记忆网络(LSTM)、极限学习机(ELM)方法相比,本文提出的基于IEWT分形维特征和1D-CNN的轴承RUL预测效果有较好的提高,各个评价指标效果有较好的提高,可以比较准确预测出轴承的RUL。

关键词：滚动轴承剩余使用寿命分形维数 1D-CNN 改进经验小波变换

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