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将全矢谱理论和矢振比应用于旋转机械不平衡故障诊断中,可区分工频下的不同故障,提高故障诊断的准确率. 相似文献
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为了解决油浸式变压器内部绕组绝缘故障检测难度大的问题,提出了一种基于本征时间尺度分解(ITD)和极限学习机(ELM)的变压器绕组微弱匝间短路故障诊断方法。首先,将采集到的变压器可听声信号利用ITD算法分解为若干旋转(PR)分量,并将峭度值较大的分量信号相加,对可听声信号进行重构;其次,将重构后的变压器可听声信号作为模型输入层,故障诊断结果作为模型输出层,构建了基于ITD-ELM的变压器绕组微弱匝间短路故障诊断模型;最后,以一台110 V变压器搭建实验模拟平台,对其微弱匝间短路故障进行训练并诊断。结果表明:基于ITD-ELM模型的微弱匝间短路故障诊断精确率为98%,较传统的ELM故障诊断精确度提升了3%,验证了所提变压器绕组微弱匝间短路故障诊断方法的准确性。研究所提出的故障诊断方法准确性较高,可应用于现场运行的不同电压等级的油浸式变压器。 相似文献
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张冉 《石油工业技术监督》2014,(5):21-24
HSE管理体系中,高压电机的安全运行具有重要的作用。通过振动监测高压电机运行状态的传统方法是采用3个单轴加速度传感器进行数据采集,故障诊断的准确性有待提高。将三轴加速度传感器应用于高压电机轴承的振动分析,实现3个方向的振动数据同时采集,简化了测试方案,提高了测试结果的准确性。分析了电机典型故障与电机电流频谱的对应关系,结合振动分析法对高压电机定、转子电气和机械运行状态进行监测和故障预警,从而保证油田高压电机的安全高效运行。 相似文献
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为了解决支持向量数据描述方法对多模态动态过程故障检测率低的问题,提出了基于双局部近邻标准化的动态支持向量数据描述的故障检测方法。首先,应用DLNS方法标准化样本生成标准数据集;其次,利用动态方法将标准数据集构造成动态矩阵;最后,使用SVDD方法建立基于空间距离的统计量进行故障检测,应用DLNS-DSVDD方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼过程(TE过程)进行仿真测试,并与传统方法对比分析。结果表明,DLNS-DSVDD方法在具有更低的误报率的前提下拥有更高的故障检测率,平均误报率为2.2%,相比于SVDD方法降低了2.1%,平均故障检测率为88.2%,相比于SVDD方法提高了38.5%,证明了所提出的方法可以有效地监控具有多模态动态特征的化工生产过程。DLNS-DSVDD方法可以有效地剔除数据的多模态结构并且准确地捕获样本中的动态信息,为提高SVDD方法在多模态动态过程中的故障检测性能提供了参考。 相似文献
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体积管的状态良好是量值准确可靠的关键,是原油交接双方经济利益的保证。针对体积管在原油流量计栓定过程中常见的故障,分析成因,提出现场诊断与故障排查方法,在提高原油流量计检定工作效率和质量中具有一定的应用价值。 相似文献