针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)算法应用于电能质量扰动检测时存在“端点效应”与滑动平均收敛速度慢,严重影响测量精度的问题,提出一种改进局部均值分解方法(Modified LMD,MLMD)。通过分段三次Hermite插值取代滑动平...针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)算法应用于电能质量扰动检测时存在“端点效应”与滑动平均收敛速度慢,严重影响测量精度的问题,提出一种改进局部均值分解方法(Modified LMD,MLMD)。通过分段三次Hermite插值取代滑动平均法,有效改善LMD收敛慢、受平滑长度影响的弊端。为避免延拓长度不够而导致的“延拓失败”情形,在镜像延拓法的基础上结合“奇延拓”方法提出改进镜像延拓法。针对“直接法”求频率存在“毛刺现象”的弊端,文中改用希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)求取瞬时频率。最后,将MLMD分别应用于单一扰动信号与复合谐波信号的检测,相较传统的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD),MLMD方法可有效抑制“端点效应”,同时能更准确的定位扰动信号的起止时刻,并且对高次谐波信号有更好的提取能力。展开更多
直流输电线路故障行波波速不确定、波头提取困难以及噪声干扰等因素制约了直流电网中故障测距技术的应用。为了降低上述因素对定位准确性的影响,提出一种基于局部特征有理样条插值均值分解(LMD based on characteristic rational spline...直流输电线路故障行波波速不确定、波头提取困难以及噪声干扰等因素制约了直流电网中故障测距技术的应用。为了降低上述因素对定位准确性的影响,提出一种基于局部特征有理样条插值均值分解(LMD based on characteristic rational spline,CRS-LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的故障测距方法。首先,利用特征尺度选取最优极点系数,结合有理样条插值调节拟合曲线的松紧程度,实现对故障电压行波的局部均值分解。其次,采用奇异值分解对故障行波波头进行准确提取。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了张北±500 kV柔性直流电网的仿真模型,模拟各种故障情况并输出故障数据,利用Matlab对故障数据进行处理并验证定位算法。最后,仿真结果表明,所提故障测距算法在不同故障距离和故障类型下均能实现故障测距,且在叠加噪声和过渡电阻的情况下也能保障较高的精确性。展开更多
振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(emp...振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope,EOE)的局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking,COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE_LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function,PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。展开更多
In this paper ,we give a overview of a new broadband wireless access technology, introduce the theory ofLMDS and its constitutes ;at the same time ,we analyzed the advantages and disadvantages of LMDS and its future.
文摘直流输电线路故障行波波速不确定、波头提取困难以及噪声干扰等因素制约了直流电网中故障测距技术的应用。为了降低上述因素对定位准确性的影响,提出一种基于局部特征有理样条插值均值分解(LMD based on characteristic rational spline,CRS-LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的故障测距方法。首先,利用特征尺度选取最优极点系数,结合有理样条插值调节拟合曲线的松紧程度,实现对故障电压行波的局部均值分解。其次,采用奇异值分解对故障行波波头进行准确提取。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了张北±500 kV柔性直流电网的仿真模型,模拟各种故障情况并输出故障数据,利用Matlab对故障数据进行处理并验证定位算法。最后,仿真结果表明,所提故障测距算法在不同故障距离和故障类型下均能实现故障测距,且在叠加噪声和过渡电阻的情况下也能保障较高的精确性。
文摘振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope,EOE)的局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking,COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE_LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function,PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。
文摘In this paper ,we give a overview of a new broadband wireless access technology, introduce the theory ofLMDS and its constitutes ;at the same time ,we analyzed the advantages and disadvantages of LMDS and its future.
