检索结果-内蒙古大学图书馆

基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

机械工程学报 2012年第13期48卷 89-95页

作者：孙丽玲许伯强李志远华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室保定071003

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

关键词：异步电动机转子故障检测旋转不变信号参数估计技术模式搜索算法

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基于ESPRIT与Duffing系统的笼型异步电动机转子断条故障检测

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电力自动化设备 2020年第2期40卷 117-122页

作者：许伯强孙丽玲华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)应用于笼型异步电动机转子断条故障检测时,其频谱分析结果中可能出现实际并不存在的虚假频率分量,从而影响检测效果。针对该问题,采用ESPRIT对定子电流信号进行频谱分析,从而获得定子电流信号的频率分... 详细信息

旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)应用于笼型异步电动机转子断条故障检测时,其频谱分析结果中可能出现实际并不存在的虚假频率分量,从而影响检测效果。针对该问题,采用ESPRIT对定子电流信号进行频谱分析,从而获得定子电流信号的频率分量组成,然后利用Duffing系统对ESPRIT频谱分析结果做进一步处理,以辨识并摒弃其中的虚假频率分量,从而保障笼型异步电动机转子断条故障检测的效果。仿真与实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：异步电动机转子断条故障检测旋转不变信号参数估计技术 Duffing系统定子电流信号分析

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基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达幅相误差分析

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系统工程与电子技术 2013年第5期35卷 956-961页

作者：王伟吕成财哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

对于双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术(estimating signal parameter vi... 详细信息

对于双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的到达角(direction of ar-rival,DOA)和离开角(direction of departure,DOD)的均方根误差(root mean square error,RMSE)与幅相误差关系表达式。与其他方法相比,ESPRIT算法可以将发射和接收阵列的幅相误差进行解耦,并且DOA和DOD的RMSE只与阵列相位误差相关,与阵列幅值误差无关。仿真结果表明,理论值和仿真实验值能够较好地吻合,验证了理论的正确性。

关键词：双基地多输入多输出雷达幅相误差旋转不变信号参数估计技术解耦多目标

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基于SVD滤波技术与快速四阶累积量ESPRIT算法的异步电动机转子断条故障检测新方法

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电工技术学报 2015年第10期30卷 147-156页

作者：孙丽玲王续许伯强华北电力大学电气工程学院保定071003

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。SVD滤波方法可以理想地滤除电机定子电流信号的基频分量与背景噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;四阶累积量ESPRIT方法可以有效减少噪声干扰、扩展信号阵元并以高频率分辨力提取定子电流信号中的转子断条故障特征频率分量;特别是,将二者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力提取转子断条故障特征频率分量。为了改善四阶累积量ESPRIT方法的快速性,提出了精简算法以消除均匀线阵的DOA(direction ofarrival)估计中的大量冗余数据,从而大幅减小计算量。转子断条故障检测实验表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测方法效果良好。

关键词：异步电动机转子断条 SVD滤波快速四阶累积量旋转不变信号参数估计技术

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基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测新方法

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中国电机工程学报 2013年第3期33卷 140-147,5页

作者：许伯强孙丽玲李和明华北电力大学电气工程学院河北省保定市071003

将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signa... 详细信息

将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。

关键词：异步电动机转子故障检测高频率分辨力谱估计技术优化算法多重信号分类旋转不变信号参数估计技术模拟退火算法模式搜索算法

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双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

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华中科技大学学报（自然科学版） 2012年第7期40卷 78-83页

作者：王伟王咸鹏李欣哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情... 详细信息

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.

关键词： MIMO雷达多目标定位互耦信号子空间旋转不变信号参数估计技术

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基于ESPRIT-PSA与LightGBM算法的感应电动机转子断条数目诊断新方法

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华北电力大学学报（自然科学版） 2023年第5期50卷 27-34页

作者：许伯强王晨曦何俊驰华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 广东电网有限责任公司肇庆供电局广东肇庆526060

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。

关键词：异步电动机转子断条故障诊断旋转不变信号参数估计技术轻型梯度提升机电机瞬时无功功率信号分析

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基于SVD与ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测新方法

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电机与控制应用 2014年第1期41卷 42-47,59页

作者：许伯强白旭华北电力大学电气工程学院河北保定071003

提出一种基于奇异值分解(SVD)滤波和旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。通过性能对比,说明SVD滤波可以理想地滤除待分析信号中的供电谐波及其他噪声,因而优于当前在转子断条故障检测中广泛使用的自适... 详细信息

提出一种基于奇异值分解(SVD)滤波和旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。通过性能对比,说明SVD滤波可以理想地滤除待分析信号中的供电谐波及其他噪声,因而优于当前在转子断条故障检测中广泛使用的自适应滤波。进一步利用SVD估计经SVD滤波信号的谐波个数,以此改进ESPRIT的频率分辨性能。在此基础之上,将SVD与ESPRIT结合而进行异步电动机转子断条故障检测,试验结果表明这是行之有效的。

关键词：异步电动机转子断条奇异值分解旋转不变信号参数估计技术

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基于机器学习的笼型异步电机转子断条故障诊断方法研究

基于机器学习的笼型异步电机转子断条故障诊断方法研究

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作者：王晨曦华北电力大学

学位级别：硕士

如今,异步电动机已被广泛应用于国民工业生产当中。异步电动机发生转子断条故障不仅仅会损伤电机本身,严重时还可能造成电机停运,造成巨大的经济损失和灾难性后果。因此,对于故障初期的异步电动机转子断条数目的诊断具有重要的意义。对... 详细信息

如今,异步电动机已被广泛应用于国民工业生产当中。异步电动机发生转子断条故障不仅仅会损伤电机本身,严重时还可能造成电机停运,造成巨大的经济损失和灾难性后果。因此,对于故障初期的异步电动机转子断条数目的诊断具有重要的意义。对于异步电动机转子断条故障,本文提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT、模式搜索算法PSA与轻型梯度提升机LightGBM结合的异步电动机转子断条数目诊断新方法。在Matlab平台上模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。仿真结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确计算瞬时无功功率信号中的特征分量。为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,在实验平台上利用一台额定功率3k W的Y100L-2型三相异步电动机进行转子断条故障实验,构建训练用数据集和标签集。分别使用随机森林、支持向量机、Adaboost、LightGBM对数据集进行了训练。通过大量实验比对,选择了其中准确率最高、运算时间最短的LightGBM算法作为故障诊断模型的训练方法。结果表明:经过调参优化后的LightGBM模型能够准确进行转子断条数目诊断。

关键词：异步电动机转子断条故障诊断旋转不变信号参数估计技术机器学习电机瞬时无功功率信号分析

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基于频谱分析的电机转子断条故障诊断研究

基于频谱分析的电机转子断条故障诊断研究

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作者：高静雅江苏大学

学位级别：硕士

转子断条作为电机的一种常见故障,约占全部故障类型的10%,具有隐匿性和渐进性特点。故障发生初期难以被及时发现,检测难度大,随着电机的持续运行,断条根数不断增加,裂开的导条可能会挣脱槽轨损害定子等其它电机部件,严重时毁坏整个电机... 详细信息

转子断条作为电机的一种常见故障,约占全部故障类型的10%,具有隐匿性和渐进性特点。故障发生初期难以被及时发现,检测难度大,随着电机的持续运行,断条根数不断增加,裂开的导条可能会挣脱槽轨损害定子等其它电机部件,严重时毁坏整个电机,中断生产线。为避免故障恶化带来的严重后果,转子断条故障诊断具有重要的研究价值。以快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)为基础的频谱分析方法是诊断转子断条故障的常用方法。然而,由于故障特征微弱,容易被噪声或者工频分量湮没等问题,该方法往往表现不佳甚至失效。尽管基于旋转不变信号参数估计(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)的故障诊断方法能够克服FFT的若干缺点,在短时间内达到较高的频率分辨率,但仍存在以下不足:(1)实际采集的定子电流信号为实值信号,ESPRIT需要先将实值信号转化为复值信号才能获得旋转不变的性质,然而变换后的复值信号的实部与虚部存在冗余信息,并不能带来性能上的进一步提升。(2)ESPRIT受限于子空间的框架,需要估计信号的模型阶数,阶数估计结果在背景噪声等因素的干扰下容易出现偏差,不利于信号空间和噪声空间的准确分解,影响故障诊断效果。针对上述问题,本文主要研究内容如下:针对传统ESPRIT存在信息冗余的问题,本文提出一种基于实值ESPRIT的电机转子断条故障诊断方法。所提方法采用一个特殊的酉矩阵将复值信号转换为实值信号,去除复值信号实部与虚部间的冗余信息,提高数据利用率。然后推证实值空间存在旋转不变性,并运用该性质进行转子断条故障诊断。由于利用了额外的实值结构,所提方法能够在一定程度上抑制噪声,提高故障诊断性能。此外,与复值运算相比,实值运算计算量更小,所提方法具有较低的计算复杂度。仿真实验和结果证明,所提方法与现有方法相比,针对短时电流数据具有更优秀的故障诊断能力。针对ESPRIT性能依赖模型阶数估计准确性的问题,本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning,SBL)的电机转子断条故障诊断方法。所提方法利用转子断条故障特征分量在电流频谱中表现出的稀疏特性,将故障频率估计问题转换为稀疏频率恢复问题,并利用SBL进行求解。通常采用大量网格覆盖在整个频域完成上述转换,计算复杂度太高。考虑到谐波分量的振幅随着频率的增大下降速度较快,可以去除高频段进行稀疏频率恢复。因此,所提方法针对截断的频域进行网格覆盖,以降低SBL的计算复杂度。此外,为解决故障频率实际值与固定网格之间存在的失配问题,所提方法进一步采用离网模型,将网格点视为可调节的参数,在其不断地迭代更新下,减小离格误差,提高故障诊断性能。仿真实验和结果证明,所提方法与现有方法相比,对电流信号具有更准确的故障诊断能力。

关键词：故障诊断转子断条实值空间旋转不变信号参数估计技术稀疏贝叶斯学习

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