基于VMD-SSA和多频段Hilbert能量的高压直流输电线路单端量保护方法

高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路对故障暂态电压信号大多数频段都具有衰减作用,而HVDC的物理边界对高频分量会产生较强的衰减作用,对低频分量会产生一定的放大作用。根据上述特征,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和多频段希尔伯特(Hilbert)能量幅值的高压直流输电线路单端量保护方法。利用SSA对VMD参数进行优化后,对故障暂态电压信号进行分解,然后对分解后的各个内涵模态分量(intrinsic mode functions,IMF)进行Hilbert变换求取其200~1200 Hz低频段和8~12 kHz高频段的Hilbert能量,利用低频段和高频段Hilbert能量之比构造故障区段识别保护判据,通过正极和负极其高低频段Hilbert能量和之比来判断故障极。仿真实验证明,所提出的方法能够有效避免利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)故障信号时会出现模态混叠这一现象,能准确地辨识出故障区域和故障极,具有较好的耐过渡电阻性,并能有效地保护线路全长。

基于多频段加权能量衰减系数的螺栓轴向应力超声测量方法

针对传统的基于声弹性效应的单波法和双波法测量螺栓轴向应力精度不高的问题,提出一种基于多频段加权能量衰减系数的螺栓轴向应力超声测量方法。首先基于多晶体超声散射理论建立能量衰减系数与螺栓轴向应力之间的函数关系。其次,为提高模型参数标定以及螺栓应力测量精度,结合粒子群优化算法确定各频段衰减系数最优归一化权重系数,建立多频段加权能量衰减系数模型。最后,搭建螺栓轴向应力测量的硬件系统和软件系统,分别使用所提出的多频段加权能量衰减系数法以及传统基于声弹性效应的单波法、双波法对不同强度螺栓试件进行参数标定和应力测量试验。试验结果表明,所提方法对高强度短螺栓的测量精度更高,稳定性较好,其平均相对误差仅为3.09%。

Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用

将Hilbert Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunc tion,简称IMF)之和,然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现,齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征,从而可进一步对齿轮故障进行诊断.

信号瞬时频率直接计算法与Hilbert变换及Teager能量法比较

针对Hilbert变换求取信号瞬时频率时会出现没有物理意义的负频率现象,研究基于局域均值分解的瞬时频率直接计算方法。给出相位展开分段计算方法的详细计算步骤。直接法与直接正交法进行了比较,直接法和直接正交法在数学上相等,计算结果相同,可以认为是同一种方法。直接法也与Hilbert变换、Teager能量方法进行比较。仿真和试验结果表明,直接法计算结果能很好地反映信号的相位调制现象,没有明显的端点效应,不会出现负频率现象。直接法应用于旋转机械振动信号的分析,取得良好效果。

25～100MHz频段闪电脉冲辐射能量频谱特征

对闪电不同放电过程中辐射能量频谱特征的观测分析结果表明,经25 MHz高通滤波器对闪电辐射能量的低频成分抑制后,所得到闪电不同放电过程期间的宽带辐射信号,其能量谱分布有较大的差异.在25~100 MHz频段内,地闪较低频段的辐射强于云闪;云闪、地闪预击穿过程和K变化过程峰值辐射能量处于相对较高的频段,表明这些过程可能以较小尺度的放电为主要特征;梯级先导和直窜先导过程初始阶段辐射能量主要集中在较高频段,而接近地面时则集中在较低频段,表明先导在向地面发展过程中放电尺度逐渐增大.

基于Hilbert-Huang变换的长周期地震动能量时频分布比较研究

远场类谐和地震动与近断层脉冲型地震动是两种不同类型的长周期地震动,确定其能量的时频分布特性对理解长周期地震动作用下长周期结构的反应特点及揭示结构破坏机理具有重要意义。各选10条远场类谐和地震动、近断层脉冲型地震动与普通地震动,利用Hilbert-Huang变换,提取出各地震动的3-D Hilbert幅值谱、边际谱、Hilbert能量谱与瞬时能量曲线,在此基础上提出累积能量谱、强频段、能量时间分布系数等概念,定义了多个指标对比分析三类地震动的长周期特性、宽频带特性和脉冲特性。结果表明:与普通地震动相比,远场类谐和地震动与近断层脉冲型地震动的能量主要集中于较低的频段,长周期特性明显,且远场类谐和地震动的能量集中频段低于近断层脉冲型地震动;远场类谐和地震动的强频段宽度小于其他两类地震动,且能量在强频段内的分布比其他两类地震动均匀;与其他两类地震动相比,远场类谐和地震动的脉冲特性不明显;三类地震动的卓越频率与能量时间分布系数均存在明显的分布规律,可以作为地震动的能量表征参数。

基于Hilbert谱区域能量比的核爆与雷电电磁脉冲识别

根据核爆和雷电电磁脉冲信号非平稳、非线性特点,采用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对NEMP和LEMP信号进行时频分析,发现二者Hilbert谱中的能量集中于一定时间和频率范围内。基于以上分析,提出基于Hilbert谱区域能量比特征,采用最近邻法则对二者进行识别研究。实验结果表明,在Hilbert谱中适当选择两个区域,以该区域能量比为特征对核爆和雷电电磁脉冲信号进行识别,平均识别率达到90%以上。

基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断

转子断条是笼型异步电机最常见故障之一.基于Hilbert变换和小波包频带能量分析方法,提出了一种新的笼型异步电机转子断条故障检测方法.对采集的定子电流信号进行Hilbert变换,消去定子电流中包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波湮没、难以检测的问题.采用基于小波包频带能量分析方法,对转子断条故障进行识别.实验结果验证了方法的有效性.

Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用

情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语音的希尔伯特边际能量谱;通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析,提出了一组新的情感特征:Mel频率边际能量系数(MFEC)、Mel频率子带频谱质心(MSSC)、Mel频率子带频谱平坦度(MSSF);利用支持向量机(SVM)对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明,通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。

基于频段能量归一化处理的自适应波束形成方法

给出了一种基于频段能量归一化处理的宽带最小方差无失真响应算法。该算法首先将宽带信号的各窄带快拍向量进行能量归一化处理,然后计算窄带输出功率,最后通过对各窄带输出结果进行平均或求和得到最终空间能量谱。它不需要阵列噪声和目标信号的任何先验信息,只要阵列噪声的频谱幅度在频段间的起伏较为剧烈,而目标信号的频谱幅度起伏较为平缓,该方法就能取得较常规处理方法更优的信号检测性能。利用最优信号检测理论证明了该算法的有效性,利用仿真和实际数据进一步验证了算法的性能。仿真结果表明:文中算法较常规处理方法的处理增益提高约4 dB.

基于Hilbert能量幅值信息和波形信息的特高压直流输电线路单端保护方法

直流输电系统具有强非线性,采用叠加原理和小波变换算法的直流输电线路行波保护存在适应性问题;仅利用行波暂态量幅值信息的直流输电线路行波保护在线路末端故障时存在保护拒动的问题。针对此问题,提出一种特高压直流输电线路单端保护方法。通过研究特高压直流输电线路两端物理边界特性,推导出Hilbert能量波形信息与电压行波的关系式,得出物理边界对Hilbert能量波形具有平滑作用。分析物理边界元件和直流输电线路频率特性,发现物理边界元件和直流输电线路对暂态高频分量具有衰减作用,据此利用Hilbert能量表征高频分量衰减情况。直流输电线路区内、外故障时,暂态电压5~7kHz高频带Hilbert瞬时能量幅值和波形形状差异明显,利用标准差综合描述高频带Hilbert能量幅值信息和波形信息,构造直流输电线路故障识别判据。利用正、负极标准差之比构造故障选极判据,实现故障极全线速动保护。仿真结果表明,该保护方法能可靠区分直流线路区内、外故障,实现故障选极,保护特高压直流线路全长。

基于Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。

基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断

直升机自动倾斜器滚动轴承通常在低速环境下工作,其故障特征频率易淹没在各种干扰频率中,因此以特征频率处的谱峰作为故障特征的传统诊断方法效果不佳.为此提出一种基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断方法.计算振动信号的FFT和功率谱,利用轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚珠故障4种状态的振动信号在功率谱上能量分布不同的特点,构建故障特征向量.利用具有小样本优势的支持向量机构建分类器,进行故障类型诊断.在实验台上模拟直升机自动倾斜器滚动轴承的低速工作环境,进行了故障模拟实验,采集振动数据,与传统LMD包络谱特征方法进行对比,验证了该方法在低速滚动轴承故障诊断方面的适应性和优越性.

毫米波高频段无线能量传输技术发展及其空间应用研究初步设想

随着我国航天事业的发展,空间任务也越来越复杂,能源供给是航天器面临的首要共性问题,航天器间的无线能量传输也显得愈发重要。由于航天器在体积重量和功耗上的限制,为了保证有效的无线能量传输,需要采用毫米波高频段,同时还要解决如何在有限的发射功率和发射天线口径情况下提高接收功率等技术难题。在回顾毫米波高频段无线能量传输技术发展的基础上,提出探索基于慢衰减电磁波产生和准无衍射波束形成的远距离时空聚焦微波能量传输理论与方法,并开展毫米波高频段整流器件建模研究和高效整流天线集成设计工作,建立航天器间毫米波无线能量传输缩比简化原理验证系统的研究设想,有望为航天器间无线能量传输效率提升提供技术基础和技术途径,也将推动无线能量传输在无人机无线输能、地面特殊场合供电等远距离无线输能应用系统的发展。

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。

非平稳运动能量Hilbert-Huang变换及其应用

大型旋转机械的故障在发生或发展时,其运行过程具有明显非平稳特性的瞬态过程。结合Hilbert-Huang变换的特点,本文提出了运动能量Hilbert-Huang变换分析方法,它融合了转子同截面两通道的振动分量,能准确地反映转子发生故障时的瞬态过程运动能量的变化。工程实践应用表明:运动能量Hilbert-Huang变换分析对于旋转机械故障诊断是一种新的、较为实用的信息融合方法。

基于压电材料的双频段混合能量收集天线

针对环境混合能量收集(天线)的小型化设计目标,设计一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电材料的双频段共面波导(CPW)天线。天线的主要辐射单元为矩形铜皮贴纸,两侧对称的L型铜皮贴纸形成共面波导馈电结构,并作为微扰单元改变天线的表面电流分布,实现双频的设计要求。天线设计并制造在PVDF压电薄膜上,由于压电材料本身所具备的压电特性和高介电常数,该天线可同时收集射频与振动2种能量,天线尺寸得到有效减小。实验结果表明:该天线可同时工作在2.4 GHz和5.8 GHz的常用工业、科学与医学(ISM)频段,峰值增益分别为0.77 dB和2.47 dB。

基于LCD和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法

在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后对各个ISC分量进行Hilbert解调得到信号的时频分布。根据信号时频分布中能量分布确定频率段的下限和上限频率,从而得到相应的局部Hilbert边际能量谱,计算该频率段内信号的能量并将其作为故障特征参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息。

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过Hilbert变换获得频谱的信号处理新方法.介绍了该方法的基本原理,并将Hilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:Hilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障.

基于EEMD⁃Hilbert变换的爆破振动信号频带⁃能量分布特征研究

为研究爆破地震波传播时的能量分布规律,以某基坑爆破工程为工程背景,利用EEMD⁃Hilbert工具,分析了同一测点不同方向、同直线不同爆心距以及同爆心距离不同最大段药量的爆破振动信号。结果表明,垂向信号能量主要集中在中频带,水平径向信号能量在中、低频带均有分布,水平切向信号能量主要集中在高频带;同次监测下,随着爆心距增大,信号高频能量衰减得更快,信号能量分布占比从高频向低频转移;爆心距相等的情况下,增加单段最大药量会促进信号低频能量占比增加,药量显著增大时,低频信号占比增加更为显著。