采用TVFEMD和瞬时能量比的轧辊磨床颤振在线监测方法

在磨削过程中,颤振是轧辊表面产生振纹的一个最重要的原因,严重影响了工件表面质量。为避免颤振带来的不利影响,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和瞬时能量比的(IER)的颤振在线监测方法。该方法采用可靠的指标提前监测出颤振的发生,解决了轧辊磨床早期颤振特征微弱,在背景噪声下难以快速识别的问题。首先对实时采集的振动信号进行实时分段处理。其次对每个砂轮转动周期内的信号进行时变滤波经验模态分解,提高信噪比。然后运用瞬时频率和瞬时能量比选取颤振敏感频带,将颤振敏感频带的瞬时能量比作为颤振特征。最后基于瞬时能量比上升量确定颤振监测阈值,判断当前加工状态。试验结果表明,在不同的轧辊磨床加工条件下,所提方法均能在颤振过渡阶段将其检测出来,更快地实现颤振早期预警;与EMD等传统时频分析方法相比,在早期颤振监测中具有明显的优势。

有源滤波装置直流侧电压控制瞬时能量平衡建模

针对有源滤波装置直流侧电压进行更为有效控制的问题,文中应用瞬时能量平衡建模法推导出了一种用于三相三线有源滤波装置(APF)的直流侧电压控制数学模型。基于推导的数学模型利用经典控制理论得到稳态模型框图。根据比例积分调节器的闭环控制模型和劳斯判据中系统稳定条件,研究了系统的稳定性,并详细讨论在闭环控制方式下比例积分调节器的比例系数KP和积分系数KI的选取原则。仿真和实验结果验证了文中提出的比例系数KP和积分系数KI的选取原则是切实可行的,同时表明比例积分调节器闭环控制对于有源滤波装置直流侧电压控制具有较好的相对稳定性。

基于广义S变换的低频瞬时能量谱油气检测技术

讨论了S变换的优良性质,并对S变换作了进一步推广。将从地震资料中提取的地震子波代替S变换中的基本小波,实现了应用在地震资料中的广义S变换。通过对原始地震数据做广义S变换,得到了S域中单频率段的复地震道;由单频率段的复地震道进一步求取瞬时属性,得到了广义“三瞬”,即广义瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位(也称单频段的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位)。当储层中含有流体或气体时,会引起地震波能量和频率的变化,表现为高频段能量的衰减和低频段能量的增强。

基于瞬时能量函数的故障选线新方法

在研究了小电流接地系统发生单相接地故障时各个馈线瞬时功率特征的基础上,构造了一个基于S变换的瞬时能量函数。根据该能量函数,制定了选线判据,利用多点投票机制对线路是否故障进行了投票。最后,利用仙农模糊熵定义了选线信心度,通过选线信心度对多点投票结果进行了融合计算,给出了选线结果。在PSCAD/EMTDC中建立了一个4馈线的仿真模型,对提出的方法进行了验证。结果表明,该方法正确率高,抗过渡电阻能力强。对选线方法在电弧故障、谐波以及噪声环境下的适应性进行了研究,结果表明,该方法几乎不受电弧故障和谐波的影响,抗噪声能力强。

基于瞬时能量熵和SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特性和难以获得大量实际故障样本的情况,提出了一种基于经验模式(EMD)分解的新型故障特征撮方法,并与支持向量机(SVM)相结合实现滚动轴承的故障诊断。该方法首先将振动信号进行小波包降噪,再对去噪信号进行EMD分解,求解分解后各单元的瞬时能量变化,取瞬时能量变化的熵值组成特征向量,最后将其作为支持向量机的输入实现滚动轴承故障分类。经过实验验证,该方法能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障。

一种基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子故障诊断新方法

提出了一种新颖的基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,HHT)的瞬时能量分布特征抽取方法,用于识别汽轮发电机组转子系统的不同运行状态(如正常及油膜涡动故障等)。理论上分析了瞬时能量与系统结构状态变化的物理联系,借助HHT方法,获取非平稳振动信号的瞬时能量分布特征,并根据瞬时能量相对贡献的量化方法消除噪声等干扰因素,采用相关系数法对瞬时能量分布特征的典型性进行论证分析,给出了基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子系统故障诊断的新方法。实验结果证明了该方法的有效性。

CO_2焊短路过渡过程瞬时能量的波形分析

采用自行研制的焊接电弧动态小波分析仪,对三台弧焊接电源的焊接过程进行了测试分析。试验结果表明,瞬时能量可以综合地反映电流电压对电弧动态性能的影响。起弧时瞬时能量应随电流的上升而迅速达到引弧能量,从而使引弧顺利。在中间焊接过程的熔滴过渡周期中,燃弧的瞬时能量应稳定在基值,短路过渡时陡降至更小值,然后迅速上升完成短路过渡;电弧重燃后瞬时能量再快速地降到基值。收弧时瞬时能量应缓降到零,并且避免严重冲击。分析结果可为焊接电流、电压波形的设计和精细控制提供依据。

基于集合经验模态及其瞬时能量密度谱的齿轮故障诊断

齿面故障产生的信号比较微弱,对齿轮箱体振动信号进行频谱分析,很难找出其故障特征频率.本文提出一种集合经验模态及其瞬时能量密度谱的故障诊断新方法,集合经验模式分解方法可减少模态混叠并有效提取各经验模态,分析其Hilbert谱,从瞬时能量密度谱中可发现齿轮转频及其倍频成份,以及啮合频率和调制形成的边频.对齿轮点蚀故障实测信号分析表明,这种方法是可行的.

基于瞬时能量的双线性系统最大位移研究

在假定双线性系统和弹性系统瞬时输入能量相等的基础上 ,得出了地震作用下双线性系统最大位移与弹性系统最大位移的关系 ,并推出双线性系统最大位移上、下界限的简化公式。时程分析结果表明 ,双线性系统最大位移大多数落在此上下限范围内。

爆破震动瞬时能量与岩体相对位移响应的关联性研究

通过结构动力方程求解得到岩体相对位移响应过程,以EEMD-HHT信号分析方法获得岩体爆破震动信号瞬时能量,在时域内进行分析研究岩体爆破震动信号瞬时能量与岩体相对位移响应的关系,发现岩体最大相对位移响应值滞后于爆破震动信号最大瞬时能量值的时刻;在时域内岩体相对位移响应过程曲线与爆破震动信号能量幅值并非相互对应,但与爆破震动速度时程曲线具有一定的关联性,这表明爆破震动激励下岩体相对位移响应值的大小与爆破震动能量、岩体的自振周期、爆破震动类型有关。

基于瞬时能量的电动执行机构扭矩软测量系统设计

分析执行机构电动机扭矩测量的现状及存在的问题,设计一种基于DSP和CS5460A为核心的瞬时能量扭矩软测量系统。通过类SPI组织方式采集瞬时能量,给出测量功能的软件实现方法,最后通过加载不同的负载试验,得到执行机构电动机输出扭矩与瞬时能量之间的关系。具体应用表明,设计的测量系统具有精度高、实时性好和抗干扰性强等优点。

双线性系统地震动瞬时能量研究

研究了不同周期弹性及双线性系统在地震作用下最大瞬时输入能量对应的位移与结构最大位移之间的关系 ,分析了双线性系统参数对该关系的影响 .讨论了弹性及双线性系统的等价速度谱及其变化规律 .并对如何由瞬时输入能量评价结构的最大位移进行了初步探讨 .

基于瞬时能量比的输电线路故障选相方案

提出了一种新的电力系统输电线路的故障选相方案。该方案首先构造了电流、电压信号的一种虚拟的瞬时能量;然后利用电流与电压的瞬时能量的比值构成瞬时能量比,作为故障选相的指标;最后将这些指标值与相应的阈值作比较完成故障选相。在PSCAD/EMTDC搭建了一个典型的双端供电的电力系统模型对所提出的方案进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的故障选相方案能够在不同的故障电阻、故障位置和故障初始角等故障情况下正确地完成故障选相,并且具有响应速度快、抗高斯白噪声、抗高过渡电阻等优点。

基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法

人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。

基于K-L散度的VMD瞬时能量与PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承失效模式的有效识别,提出了基于K-L散度的变分模态分解(VMD)的瞬时能量与概率神经网络(PNN)的滚动故障轴承故障诊断方法。首先,利用VMD将滚动轴承信号进行分解成若干个本征模态函数(IMF);然后,分别计算原始信号和每个IMF分量的K-L值,并选择具有较小的K-L值的两个IMF分量以计算其瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到PNN实现故障模式识别。通过对滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证,结果表明,基于K-L散度的VMD瞬时能量与PNN的滚动故障轴承故障诊断准确率高达100%,将所提的方法与通过峭度准则选择VMD分量的瞬时能量和通过K-L散度值选择的集合经验模态分解(EEMD)分量与PNN网络相结合的诊断方法作对比,则明显高于其他两种方法,证明了所提方法的可行性。

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。

基于局部瞬时能量密度级的瞬态信号检测方法

为实现低信噪比条件下的水声瞬态信号检测,该文提出子波检测和局部瞬时能量密度级双重降噪方法。该双重降噪方法通过自适应选取含有用信号的某阶固有模态函数(IMF),计算Hilbert能量谱并进行局部积分,滤除子波检测残留下来的带外噪声。此外,结合宽度-包络联合检测机制,构造了水声瞬态信号局部瞬时能量密度检测器。湖试数据处理结果表明,局部瞬时能量密度检测器可有效降噪并在低信噪比条件下提取瞬态信号,较传统能量检测器具有更好的检测性能。

基于匹配追踪的瞬时能量异常属性在Albertine地堑油气预测中的应用

东非裂谷Albertine地堑是当今世界油气勘探的热点地区之一,具有埋藏浅、演化快、地层新的地质特点。作为主力含油气层段的新生代地层中疏松砂岩异常发育,物性参数差异较大,受控于孔隙度以及孔隙流体的综合影响,含油气储层的地震响应无明显规律,油气预测难度较大。基于能量吸收分析思想的指导,在利用匹配追踪时频分解方法有效提高时频分辨率的前提下,进一步提出瞬时能量异常属性的计算方法。以Albertine地堑的W油田为例,针对含油气储层表现的低频能量增加、高频能量衰减的异常特征,借助瞬时能量异常属性实现了油气预测,预测结果获得了钻井的验证。

船用储能装置瞬时能量调配仿真与分析

针对船用储能装置的瞬时能量调配问题,介绍了常用的下垂控制和直接功率控制策略。在Matlab环境中建立了下垂控制策略及其与直接功率控制策略复合应用的仿真模型,对脉冲负载的瞬时能量调配特性进行了仿真与分析。两类策略均能做到储能装置支撑绝大部分的脉冲负载,显著减少脉冲负载对于柴发机组的冲击。同时还能保证系统电压波动维持在的IEC1709所规定的范围内。同时,下垂控制策略中,对柴发机组的原动机的冲击依然存在,通过与直接功率控制策略复合应用后,有效的消除了对原动机的冲击。

微差爆破实际延迟时间的HHT瞬时能量识别法

在微差爆破工程中,由于普通雷管往往存在着延期误差,导致其实际延迟时间与设计延迟时间有较大出入,影响爆破效果。因此识别微差爆破的实际延迟时间,对雷管的设计研究和爆破参数的优化都有重要意义。采用全新的时频分析技术—HHT变换,利用得到的瞬时能量谱,分析某地下矿山的一微差爆破振动信号,成功识别出其实际延迟时间。与基于小波变换的时能密度法对同一信号分析结果的比较,验证了该方法的可行性。