基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别

采用PSCAD/EMTDC仿真500 kV高压输电线路不同工况下的故障。先对采集到的故障电流信号进行适当的多小波包分解,并计算各频带的能量,然后构造信号的多小波包特征向量,并以此向量作为训练样本对BP神经网络进行训练,当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包能量特征向量输入训练好的BP神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。

自适应冗余提升小波包变换的滚动轴承故障诊断新方法

针对滚动轴承故障微弱信号特征识别问题,提出一种非抽样运算的自适应冗余提升小波包诊断方法,解决了传统的小波包或提升小波变换进行抽样运算造成故障信息失真问题。该方法以提升原理为基础,通过Lagrange插值细分思想计算初始的非抽样预测和更新算子,进而构造了自适应冗余提升小波包分解与重构算法。对仿真信号进行降噪与抗频率混叠实验,结果表明,该方法降噪能力优于传统小波包,且不存在频率混叠现象。在异步电动机上实测了滚动轴承6205无故障、内圈故障、外圈故障及滚动体故障时的振动信号,用这种方法成功提取了各类故障的特征频率及倍频,且比传统小波包具有更高的诊断精度。

基于多小波包和邻域粗糙集的故障诊断模型

为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型。首先,采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征;然后,采用邻域粗糙集方法筛选出敏感特征作为多分类支持向量机的输入,实现机械设备不同状态的自动识别。模型应用结果表明相比于传统小波包,多小波包分解够提取到更丰富的故障信息和获得较高的识别精度;邻域粗糙集能够从大量的原始特征中选择出敏感特征,减小分类算法的复杂性,进一步提高分类准确率。该模型在复合故障的诊断方面具有显著优势。