基于改进极值波延拓的极点对称模态分解端点效应抑制方法

针对极点对称模态分解(ESMD)在电力谐波检测中出现端点效应问题,在分析总结目前抑制方法的基础上,该文提出了一种基于改进极值波延拓与对称中点插值相结合的ESMD端点效应抑制方法。首先利用改进极值波延拓将信号在两端延拓,然后采用对称中点插值进行ESMD分解,截去两端延拓部分,最大限度遏制端点效应污染内部信号。同时,提出一种自适应确定有效数据长度的端点效应评价指标,可有效避免人为确定数据长度导致的问题,更为客观地量化各固有模态分量(IMF)端点“漂移”程度。通过仿真和试验结果分析,并与极值波延拓作对比,证明了该方法抑制ESMD电力谐波端点效应的有效性。

基于ESMD和快速谱峭度的电机轴承故障诊断

针对复杂工况下电机轴承故障特征不明显的问题,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-pointSymmetric Mode Decomposition,ESMD)与快速谱峭度联合分析的电机轴承故障诊断方法。首先将复杂故障信号进行ESMD分解得到若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用信息熵与相关性选取有效IMF并由其信息熵确定信号重构的权重;利用快速峭度图自适应的确定带通滤波器的最佳滤波频带,对重构信号进行带通滤波;然后解调滤波信号分析,从平方包络谱中提取出相应故障的特征频率。最后通过试验分析表明,该方法可对故障信号进行有效降噪并提取出电机轴承故障特征,诊断出故障类型。

混合插值的ESMD在电机轴承故障特征提取的应用

针对极点对称模态分解(ESMD)处理电机轴承故障信号存在局部模态混叠的问题,提出了一种基于有理Hermite插值和三次样条插值改进的ESMD电机轴承故障特征提取方法。由于首先有理Hermite插值可通过控制形状参数来调节插值曲线,将固有模态分量(IMF)的瞬时频率带宽作为的优化准则,采用有理Hermite插值与三次样条插值相结合,既避免了插值耗时过长,又考虑了插值曲线的平滑性;采用自适应权重调整的粒子群算法(PSO)确定每阶IMF的最优形状控制参数,避免陷入局部最优,使得IMF最优,从而提高ESMD自适应性和分解精度。试验结果表明,该方法可有效提取电机轴承故障特征,并有效缓解ESMD模态混叠,与其它方法相比分解效果更好。

基于ESMD熵融合与PSO-SVM的电机轴承故障诊断

为提高电机轴承故障诊断的准确性,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)熵融合与粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的诊断方法。首先采用ESMD将故障数据分解获得数个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根据相关性筛选IMF并计算其多种特征熵;采用核主成分分析(KPCA)用于融合特征熵,增大区分度;利用PSO寻优SVM参数,提高故障识别率。最后通过试验分析表明,该方法可有效提取电机轴承故障特征并精确判别出故障类型,与其它方法相比识别率较高。

优化控制保护电路的电源模块设计

根据某型装备电源模块出现故障情况,在对故障统计和分析的基础上,对过欠压保护电路进行简化设计,降低了保护电路的复杂程度,减少了易损器件的使用,用来实现对该直流电源的输出控制。实验结果表明,采用简化保护电路的直流电源能够实现多路直流输出控制,输出电源不受影响。

基于改进能量熵的ESMD信号检测方法研究

为解决极点对称模态分解(extreme-point symmetric mode decomposition,ESMD)算法存在的端点效应和模态混叠问题,提出了一种基于改进能量熵的ESMD信号检测方法,采用极值对称中点插值来替代ESMD原来的内部极点对称插值,以缓解三次样条插值带来的端点漂移和模态失真,将模态能量相对值和能量熵增量结合来识别虚假模态分量。仿真结果表明,该方法不但能够抑制端点效应,得出信号包含的各频率信号的信息,还可识别虚假模态,达到较好的分解效果,验证了方法的有效性。

一种便携式电站故障检测与分析系统

为了满足某型电站故障检测的需求,设计了一种基于虚拟仪器的便携式故障检测与分析系统。测试系统在分析该型电站常见故障的基础上,能够对电站中的启动和控制线路进行数据采集,并利用LabVIEW软件搭建测试系统,进行线路监控和数据分析,解决了该电站的检测和数据分析问题。实际应用表明,该系统测试结果准确,具有运行稳定可靠、操作方便、维护简单的特点,能够满足对该装备检测和常见故障排除的需要。