基于改进型HHT的转子断条故障诊断方法的研究

随着工业自动化的提高,工业上对异步电动机要求越来越高。由于承受重载、频繁启停、环境恶劣等原因,导致定、转子出现各种故障问题。针对转子断条故障,文中提出基于巴特沃斯滤波和相关理论相结合的改进型希尔伯特-黄变换算法,将本征模态函数与原始信号做相关分析来判断本征模态函数的真假性,可以有效解决虚假分量和模态混叠问题。通过仿真分析和大量实验验证了改进的希尔伯特-黄变换算法准确性和可靠性。

面向智能轮椅脑机导航的高频组合编码稳态视觉诱发电位技术研究

针对目前基于低频稳态视觉诱发电位的脑-机接口(Steady state visual evoked potential-brain-computer interface,SSVEP-BCI)系统存在目标数目少、刺激时间长、易诱发疲劳和癫痫等不足导致的系统稳定性不高、信息传输率低问题,提出高频组合编码稳态视觉诱发电位(Combination coding-based high-frequency SSVEP,CCH-SSVEP)范式,通过n个稳态高频排列组合实现刺激编码,理论上可呈现nn个刺激目标,解决单频率呈现目标数量受限的问题;同时,针对组合刺激编码产生的变频脑电信号时序特征,提出基于改进的希尔伯特-黄变换(Improved Hilbert-huang transform,IHHT)的变频脑电信号特征提取与局部频谱极值目标识别方法,针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在变频脑电信号处理应用中的端点和停止准则优用问题,分别对比优选端点切线预测法和固定筛选10次停止准则,提出广义过零点(Generalized zero-crossing,GZC)算法计算瞬时频率,并在应用中通过差异化组合优化选择频率刺激编码,最终提高了目标信号的辨识效率,从而提升CCH-SSVEP的通讯传输速率和可靠性;再利用高频SSVEP(高于25 Hz)的刺激闪烁融合效应,提高使用者的舒适度,降低诱发疲劳和癫痫的可能。将该方法应用于智能轮椅脑-机导航控制中,通过3个基本频率的对比试验(低频传统SSVEP范式呈现3个目标和高频CCH-SSVEP范式呈现6个目标)验证该方法的技术优势,保障了基于高频组合编码稳态视觉诱发电位的智能轮椅导航高效无损功能实现。

考虑强非线性和波速变化特性的特高压直流输电线路故障测距方法

特高压直流输电系统具有强非线性。采用小波变换方法的传统直流输电线路行波测距原理在实际工程中存在适应性问题。现阶段行波测距技术存在行波到达时刻与行波波速难以有机统一的问题。针对此问题,提出一种考虑强非线性系统和波速变化特性的特高压直流输电直流线路故障测距方法。从测距方法的适应性角度出发,提出非常适合暂态信息处理的改进的希尔伯特-黄算法,利用该算法可准确标定故障初始行波波头。从测距精度角度出发,分析故障行波波速变化特性,发现线路参数的频变特性和行波波头的衰减造成行波波速与故障距离呈非线性关系。据此提出神经网络算法,利用该算法将不必计算行波波速便能实现故障测距。大量仿真结果表明,该测距方法在不同故障距离和不同过渡电阻下的测距精度较高,鲁棒性较好。

基于波速补偿故障距离逐步逼真的直流线路行波测距方法

为解决小波变换奇异点检测技术应用于直流线路行波测距时对行波波头标定存在的适应性问题以及行波波头到达时刻与行波波速难以有机统一的问题,提出改进方案。对于行波波头的标定,采用对不同故障信号具有完全自适应分解能力的改进的希尔伯特-黄变换,利用高频突变的峰值频点标定行波波头。对于行波波头到达时刻与行波波速难以有机统一的问题,提出利用牛顿插值算法对波速逐次进行补偿。将每次补偿后的波速代入考虑波速变化的测距公式,当测距结果的收敛精度满足设定收敛条件后算法循环终止,得到逐步逼近真实故障距离的测距结果。在PSCAD中进行故障仿真,在Matlab中进行数据计算。结果表明,该测距方法精度高,鲁棒性强,具有一定的抗过渡电阻能力,适用于各类常见故障类型。

环境激励下鹤洞大桥模态参数识别分析与比较

在已建立的鹤洞大桥结构健康监测系统的基础上,同时采用GPS变形监测和加速度振动测试系统,在环境激励下对桥塔和桥主跨段进行位移和加速度响应的同步测试.采用基于总体平均经验模态分解法(EEMD)的改进HHT方法,对GPS系统监测位移进行时频域联合分析,同时对于桥面加速度振动测试数据则采用常规的功率谱峰值法进行频域模态识别.通过2种不同信号采取2种不同模态参数识别方法,进行系统辨识结果对比分析,发现GPS监测位移可以较好地反映主整体结构的低阶振型响应,基于EEMD的改进HHT方法能较好地处理低频非平稳随机信号的干扰及模态混叠现象的发生;相对于常规的功率谱峰值法,本文所采用的改进HHT方法对模态参数辨识结果具有更强的优越性.同时通过2种不同测试信号对于部分阶次模态的系统参数识别结果,与有限元数值分析结果较为相近,验证了上述2种测试结果的正确和可靠性.GPS变形监测系统与加速度动力测试子系统相结合,能较好地识别鹤洞大桥主要模态参数,为大桥的安全有效运作提供坚实依据.