基于DSP永磁智能断路器数据采集系统的分析与设计

永磁智能断路器控制器能可靠、精确地采集电流、电压等实际运行参数,在此基础上,设计了基于TMS320F2812 DSP芯片的电流、电压数据采集系统。通过比较几种获取电流、电压有效值方法的不同特点,采用快速傅里叶变换算法,给出了基于改进型导数法的三点滑动窗口的瞬动保护算法,并借助Multisim仿真软件设计了信号调理电路,以及电流互感器的分组检测策略,最后给出了数据采集系统软件设计。实践表明,该系统在采样速度、精度方面能够较好地满足智能断路器对数据采集的要求。

基于时频图与改进图卷积神经网络的异步电机故障诊断方法

由于传统故障诊断技术依赖于人工提取特征,造成方法的泛化能力及应用受限。针对该问题,提出一种基于时频图与改进图卷积神经网络的异步电机故障诊断方法。首先,通过小波分析方法将电机振动信号转换为时频图,构建不同工况的图像样本;再基于超像素分割法处理图像生成超像素块,将其作为节点,并根据其纹理、颜色、距离特征生成图结构数据;然后将图结构数据输入改进网络,算法可以自适应地提取故障特征、得到诊断结果,其中,网络通过结构学习方法进行改进。该方法通过对节点相似度计算打分,以重构图连接结构,从而克服传统图卷积神经网络在池化操作后存在的图结构完整性缺失问题,实现卷积层和池化层的层层堆叠及图级分类。试验结果表明,所提方法可实现对转子断条故障、轴承故障、单相短路故障的有效诊断,与传统方法相比,具有较高的故障识别准确率。