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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
双树复小波分析发展过程和理论内容,以及在故障诊断中的研究进展与状况。双树复小波分析在故障诊断中应用的各种方法,展望双树复小波理论有待解决的一些问题及动态趋势。  相似文献   

2.
小波分析发展过程和小波分析理论的基本内容,在故障诊断中的研究进展以及应用方法。提出小波理论有待解决的一些问题,展望小波分析理论的发展趋势。  相似文献   

3.
在论述电力系统通信电缆故障检测原理的基础上,将小波变换模极大值与信号奇异性关系的理论应用于检测脉冲反射信号,实现电缆故障的定位。重点分析了利用小波变换模极大值的方法实现在强噪声中提取信号,再现信号突变点的功能。仿真表明这种方法能有效去噪、准确定位脉冲反射信号,为提高信道故障定位精度提供了有效的检测方法。  相似文献   

4.
基于ARM和旋转滤波的异步电机故障检测方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于ARM和Park矢量旋转滤波的异步电机故障检测方法。该方法结合Park矢量旋转滤波和异步电机定转子故障特征,对定子电流信号进行分析,可有效地检测异步电机的故障。并通过实验证明,该检测方法正确可行。  相似文献   

5.
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   

6.
煤矿运输机故障的常规诊断主要依靠分布式传感器,易受传感负荷影响,导致故障错诊、漏诊现象。实验结果表明,基于小波分析理论的煤矿运输机故障诊断方法效果较好,能识别各类型的煤矿运输机障碍。  相似文献   

7.
小波模极大值法在地震解释图像边缘检测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
肖红  尚福华 《河北工业科技》2009,26(5):353-355,378
边缘作为图像的最主要特征,是图像视觉信息获取的重要内容。小波变换具有检测信号局域突变的能力,且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像边缘检测的优良工具。基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,可以通过检测小波变换系数模局部极大值点来提取图像的边缘特征。实际课题中将小波模极大值法应用于三维地震资料——相干切片图像的边缘检测中,证实了该方法能较准确地提取断层边缘,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障。  相似文献   

8.
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   

9.
增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。  相似文献   

10.
基于小波变换模极大值的信号奇异性检测   总被引:24,自引:0,他引:24  
信号的突变性或奇异性通常携带有最重要的信息,小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了最合适的方法,本文阐述了基于小波变换模极大值的奇异信号检测理论,利用从光滑函数的一阶或二阶导数获得的小波,分析了信号奇异点定位方法及奇异度的计算方法,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测提供一种行之有效的方法。  相似文献   

11.
机械设备的安装环境随需求的变化而变化。为了实现电机轴肋板在各种工况下的故障检测,通过采集电机工作时肋板的振动信息,采用图像处理的方法,将故障下的特征向量与标准正常状态下的特征向量对比后进行分类,从而辨识出故障的类别。通过模拟仿真和实验两种方式对声成像方法进行验证,证明了其正确性和普遍适应性。声成像检测方法,不仅解决了检测机械设备的传感器在某些工作环境中安装不便的问题,而且进一步提高了故障检测的准确性。  相似文献   

12.
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   

13.
基于神经网络数据融合技术的诊断系统的研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
神经网络数据融合技术的诊断系统是以电机振动信号和电流、电压信号为研究对象的,对采集到的3类信号进行实时处理,运用神经网络对数据进行局部诊断,再利用数据融合技术对故障信号进行全局分析融合,从而达到对电机故障类型的准确判断。通过运行表明,应用在故障诊断中的神经网络数据融合技术是一种故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高的故障诊断方法。  相似文献   

14.
本文阐明了异步电动机数字仿真的一种新方法,其特点是求解异步电动机的状态方程,给出简单实用的解的公式。  相似文献   

15.
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   

16.
针对高压电气设备结构复杂、监测环境恶劣、温变故障不易诊断等特点,采用FBG(光纤布拉格光栅)传感器对以温度为主的若干参数进行实时监测。采用神经网络进行故障特征识别分类,通过专家系统对故障信息进行信息融合综合诊断。经仿真和试验研究,温变故障诊断效果良好,为解决高压电气设备温变故障监测和准确诊断提供了一条有效途径。  相似文献   

17.
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   

18.
针对传统以单片机为核心的电机断条故障在线检测系统计算能力有限,不能实时、有效地进行高速数据处理的缺点,结合数字信号处理器DSP的高精度、高速率的特点,研制了以TMS320F2812为核心的电机断条故障在线检测系统,该系统可以实时采集电机的电流、电压、转速等参数,实时处理采集到的电机数据,在线监测电机状态,系统通过细化包络算法诊断电机断条故障,当有故障出现时发出报警信号,并以自动短信方式通知值班人员,从而保证电机正常运行。  相似文献   

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