基于动态模态分解的输电杆塔松动检测

为了识别输电杆塔的松动状态,提出分段高阶动态模态分解(segment high-order dynamic mode decomposition,SHDMD)的检测方法。为减小振动耦合对检测的影响,利用三轴加速度和三轴角速度构造时间-空间矩阵,从中提取准确的方向振型作为松动特征,将时间-空间矩阵在时间维度上划分为若干子矩阵,对每个子矩阵进行空间维度扩展,避免DMD分解时得到错误结果,对扩展后的子矩阵进行DMD分解,得到不同时段的振动模态,利用稳定图筛选出不同时段共有的模态作为真实模态,提取与模态一一对应的方向振型。建立灰色关联检测模型,通过计算方向振型的几何特征关联度,识别当前松动状态。模拟杆塔试验与真实杆塔试验结果证明,所提方法能够很好地实现输电杆塔松动位置与松动程度的识别。

基于IAO的随钻MEMS加速度计误差参数识别方法

针对随钻测量中MEMS加速度计器件误差变化难以精确识别的问题,提出一种基于改进天鹰算法(IAO)的随钻MEMS加速度计误差参数识别方法。首先根据MEMS加速度计输出模型变换得到非线性误差函数,采用天鹰算法(AO)求解到非线性误差函数的最优值。在AO算法基础上,利用误差参数平均值和迭代次数改善AO算法开采参数的全局搜索能力,基于误差参数最优值和平均值构造径向因子提高AO算法误差参数识别精度。然后采用IAO算法极限逼近非线性误差函数的参数最优值,并通过采样点插值误差数据库完成误差参数校准。最后将IAO算法应用于识别加速度计误差参数,结果表明:IAO算法识别精度比PSO算法、SSA算法和AO算法提高了1~2个数量级,补偿后的加速度计输出误差明显减小。

微电网孤岛保护方案研究

文章提出了基于EherCAT通讯的集中式保护方案,并在CERTS定义的微电网结构的基础上阐述了工作原理。文章详细介绍了基于微电网结构拓扑信息的矩阵算法,对故障定位算法和故障隔离算法进行了算例验证,并对故障隔离算法进行了修正。

基于MIMU的输电塔损伤检测研究

为了进行输电塔结构损伤程度及损伤轴向检测,从而缩小检测范围并实现高效低成本的精准损伤定位,提出了一种基于MIMU的输电塔结构损伤检测方法。基于输电塔结构角度出发,利用MIMU微惯性测量系统监测输电塔结构变化,结合结构熵构建平动、转动熵矩阵,然后基于熵距及变异熵的损伤指标检测输电塔结构的损伤程度及损伤轴向,最后设计多种工况下的模拟输电塔和在役输电塔实验验证该算法的合理性。结果表明,衡量损伤程度的熵距指标的计算值与理论值误差低于3%,可有效检测结构的损伤程度;衡量损伤轴向的变异熵指标较未损伤轴向高出20%~53.9%,可有效检测结构的损伤轴向。该方法可为桁架结构损伤检测提供现实依据。