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基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法
1
作者
刘金超
董崇峰
刘卫东
《微波学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期54-59,共6页
在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过...
在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过滑动窗分段处理,建立奇异值差值序列,达到降噪与还原局部放电信号的目的。仿真与实测结果表明,本文方法在抑制噪声干扰和还原局部放电信号方面相比传统方法更具优势,且稳定性更好,适合在混合噪声干扰下实现对实测局部放电信号的检测和波形恢复。
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关键词
滑动窗
奇异
值
分解
局部放电信号
奇异
值
差
值
序列
噪声抑制
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职称材料
基于奇异值差分序列的信号降噪处理方法研究
2
作者
季景方
《汽车实用技术》
2021年第23期54-58,共5页
奇异值分解是一种十分有效的信号降噪处理方法,但奇异值个数的选择对信号降噪的影响巨大。文章由奇异值序列构造奇异值差分序列,寻找差分序列突变位置,结合不同信号差分序列的特征提出了确定奇异值个数的方法。将提出的选择奇异值个数...
奇异值分解是一种十分有效的信号降噪处理方法,但奇异值个数的选择对信号降噪的影响巨大。文章由奇异值序列构造奇异值差分序列,寻找差分序列突变位置,结合不同信号差分序列的特征提出了确定奇异值个数的方法。将提出的选择奇异值个数的方法应用于三种模拟信号降噪中,降噪结果表明提出的方法可以达到有效滤除噪声的目的。
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关键词
奇异
值
分解
奇异
值
差分
序列
信号降噪
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职称材料
基于残差图卷积深度网络的电网无功储备需求快速计算方法
被引量:
1
3
作者
陈光宇
袁文辉
+2 位作者
徐晓春
戴则梅
闪鑫
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第17期4683-4700,共18页
针对电网无功储备需求计算复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于残差图卷积深度网络考虑冗余样本特征削减的电网无功储备需求快速计算方法。该文首先,给出一种基于深度学习的电网无功储备需求快速计算框架,采用残差图卷积深度神经网络(G...
针对电网无功储备需求计算复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于残差图卷积深度网络考虑冗余样本特征削减的电网无功储备需求快速计算方法。该文首先,给出一种基于深度学习的电网无功储备需求快速计算框架,采用残差图卷积深度神经网络(GCNII)对电网无功储备需求计算进行建模;其次,为克服传统相似性计算方法在拓扑属性样本度量问题上的局限,提出一种双尺度相似性度量方法,基于矩阵奇异值序列的余弦距离实现对拓扑结构样本的相似性度量;最后,提出一种冗余样本削减策略,基于双尺度相似性度量方法,结合改进谱聚类算法实现对样本集合的分层聚类,并通过样本局部密度分析,实现在维持数据集特征多样性的情况下,对冗余样本进行有效削减,提升模型训练效率。所提算例采用IEEE标准节点系统进行仿真,计算结果表明,该方法能够实现在模型计算精度基本不变的情况下大幅提升模型训练效率。
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关键词
残差图卷积神经网络
无功储备需求计算
样本削减策略
矩阵
奇异值序列
双尺度相似性
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职称材料
基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断方法
4
作者
季景方
《湖北汽车工业学院学报》
2024年第3期60-65,共6页
针对奇异值分解中Hankel矩阵维数和奇异值个数选择的问题,提出了确定矩阵维数和选择奇异值个数的新方法,实现对滚动轴承的故障诊断。将提出的方法应用于实测滚动轴承内圈和外圈故障信号中,通过对信号的降噪处理和包络谱分析,有效消除了...
针对奇异值分解中Hankel矩阵维数和奇异值个数选择的问题,提出了确定矩阵维数和选择奇异值个数的新方法,实现对滚动轴承的故障诊断。将提出的方法应用于实测滚动轴承内圈和外圈故障信号中,通过对信号的降噪处理和包络谱分析,有效消除了实测振动信号中的无用频率成分,提取了信号中包含的轴承故障特征频率。
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关键词
奇异
值
分解
包络谱分析
奇异
值
差分
序列
故障诊断
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职称材料
基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究
被引量:
2
5
作者
孟凡龙
卢艳军
李一波
《测控技术》
CSCD
北大核心
2009年第5期71-74,共4页
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vec-tormachine)的碰摩故障识别方法。采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故...
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vec-tormachine)的碰摩故障识别方法。采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故障分类器,对多种碰摩故障进行识别。同时,以双盘悬臂转子-轴承系统的碰摩故障为例,应用该方法进行故障识别,试验结果表明,RBF核SVM故障平均识别率达到97.25%。可见,基于小波包与支持向量机分类器诊断方法的识别率明显优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力。
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关键词
小波包
奇异值序列
支持向量机
模式识别
故障识别
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职称材料
题名
基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法
1
作者
刘金超
董崇峰
刘卫东
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
中国电子科技集团公司第五十四研究所
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期54-59,共6页
基金
国家自然科学基金(51807123)。
文摘
在局部放电信号检测过程中,局部放电信号幅值小,易受到噪声干扰,导致低信噪比下局部放电信号检测与波形恢复难度大。本文提出了基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法。该方法利用噪声干扰信号与局部放电信号奇异值的差异性,通过滑动窗分段处理,建立奇异值差值序列,达到降噪与还原局部放电信号的目的。仿真与实测结果表明,本文方法在抑制噪声干扰和还原局部放电信号方面相比传统方法更具优势,且稳定性更好,适合在混合噪声干扰下实现对实测局部放电信号的检测和波形恢复。
关键词
滑动窗
奇异
值
分解
局部放电信号
奇异
值
差
值
序列
噪声抑制
Keywords
sliding window
singular value decomposition
partial discharge signal
singular value difference sequence
noise suppression
分类号
TM835 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于奇异值差分序列的信号降噪处理方法研究
2
作者
季景方
机构
湖北汽车工业学院汽车工程学院
汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室
出处
《汽车实用技术》
2021年第23期54-58,共5页
基金
汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室创新基金项目(编号:2015XTZX043)
省教育厅项目(编号:B2020084)
文摘
奇异值分解是一种十分有效的信号降噪处理方法,但奇异值个数的选择对信号降噪的影响巨大。文章由奇异值序列构造奇异值差分序列,寻找差分序列突变位置,结合不同信号差分序列的特征提出了确定奇异值个数的方法。将提出的选择奇异值个数的方法应用于三种模拟信号降噪中,降噪结果表明提出的方法可以达到有效滤除噪声的目的。
关键词
奇异
值
分解
奇异
值
差分
序列
信号降噪
Keywords
Singular value decomposition
Singular value difference sequence
Signal denoising
分类号
U463.67 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于残差图卷积深度网络的电网无功储备需求快速计算方法
被引量:
1
3
作者
陈光宇
袁文辉
徐晓春
戴则梅
闪鑫
机构
南京工程学院电力工程学院
国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
南瑞集团公司(国网电力科学研究院)
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第17期4683-4700,共18页
基金
智能电网保护和运行控制国家重点实验室资助(SGNR0000KJJS2302148)。
文摘
针对电网无功储备需求计算复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于残差图卷积深度网络考虑冗余样本特征削减的电网无功储备需求快速计算方法。该文首先,给出一种基于深度学习的电网无功储备需求快速计算框架,采用残差图卷积深度神经网络(GCNII)对电网无功储备需求计算进行建模;其次,为克服传统相似性计算方法在拓扑属性样本度量问题上的局限,提出一种双尺度相似性度量方法,基于矩阵奇异值序列的余弦距离实现对拓扑结构样本的相似性度量;最后,提出一种冗余样本削减策略,基于双尺度相似性度量方法,结合改进谱聚类算法实现对样本集合的分层聚类,并通过样本局部密度分析,实现在维持数据集特征多样性的情况下,对冗余样本进行有效削减,提升模型训练效率。所提算例采用IEEE标准节点系统进行仿真,计算结果表明,该方法能够实现在模型计算精度基本不变的情况下大幅提升模型训练效率。
关键词
残差图卷积神经网络
无功储备需求计算
样本削减策略
矩阵
奇异值序列
双尺度相似性
Keywords
Residual graph convolutional neural network
reactive power reserve demand calculation
sample reduction strategy
matrix singular value sequence
two scale similarity
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断方法
4
作者
季景方
机构
湖北汽车工业学院汽车工程学院
出处
《湖北汽车工业学院学报》
2024年第3期60-65,共6页
基金
汽车零部件技术湖北省协同创新项目(2015XTZX043)
湖北省自然科学基金(2022CFB457)。
文摘
针对奇异值分解中Hankel矩阵维数和奇异值个数选择的问题,提出了确定矩阵维数和选择奇异值个数的新方法,实现对滚动轴承的故障诊断。将提出的方法应用于实测滚动轴承内圈和外圈故障信号中,通过对信号的降噪处理和包络谱分析,有效消除了实测振动信号中的无用频率成分,提取了信号中包含的轴承故障特征频率。
关键词
奇异
值
分解
包络谱分析
奇异
值
差分
序列
故障诊断
Keywords
SVD
envelope spectrum analysis
singular value difference sequence
fault diagnosis
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究
被引量:
2
5
作者
孟凡龙
卢艳军
李一波
机构
沈阳航空工业学院自动化学院
出处
《测控技术》
CSCD
北大核心
2009年第5期71-74,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50275024)
沈阳航空工业学院博士启动资助项目(06YB02)
文摘
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vec-tormachine)的碰摩故障识别方法。采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故障分类器,对多种碰摩故障进行识别。同时,以双盘悬臂转子-轴承系统的碰摩故障为例,应用该方法进行故障识别,试验结果表明,RBF核SVM故障平均识别率达到97.25%。可见,基于小波包与支持向量机分类器诊断方法的识别率明显优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力。
关键词
小波包
奇异值序列
支持向量机
模式识别
故障识别
Keywords
wavelet packet analysis
singular value sequence
support vector machine
pattern recognition
fault identification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滑动窗奇异值分解的局部放电信号检测方法
刘金超
董崇峰
刘卫东
《微波学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于奇异值差分序列的信号降噪处理方法研究
季景方
《汽车实用技术》
2021
0
下载PDF
职称材料
3
基于残差图卷积深度网络的电网无功储备需求快速计算方法
陈光宇
袁文辉
徐晓春
戴则梅
闪鑫
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
4
基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断方法
季景方
《湖北汽车工业学院学报》
2024
下载PDF
职称材料
5
基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究
孟凡龙
卢艳军
李一波
《测控技术》
CSCD
北大核心
2009
2
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职称材料
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