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题名考虑电缆故障情况下风电场电气内部故障诊断方法
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作者
卢鑫鑫
纪代颖
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机构
中闽(福清)风电有限公司
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出处
《电气自动化》
2024年第2期72-75,共4页
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文摘
针对传统的风电场维护方案滞后性强、运行成本高,提出了一种考虑电缆故障的风电场电气内部故障诊断方案。先利用傅里叶分解算法对风电场故障信号进行初步处理,得到了内秉带函数和残余信号,保障故障信号平稳,便于后续识别;然后对改进图卷积神经网络进行故障识别和诊断,设计了故障信息串联模型,并对故障进行分类,结合代价敏感学习调整分类结果,保障系统对样本较少的风电场仍能够实现故障诊断。试验结果表明,所提方案能有效实现对风电场电气内部故障的识别和诊断,抗干扰能力强,不易受噪声影响,故障识别准确率达到96%。
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关键词
傅里叶分解方法
图卷积神经网络
代价敏感学习
内秉带函数
故障识别
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Keywords
Fourier decomposition method
graph convolutional neural network
cost-sensitive learning
Fourier intrinsic band founctions(fibfs)function
faultidentification
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分类号
TP206
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于FDM的机械故障信号诊断处理方法研究
被引量:3
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作者
梁明亮
苏东民
葛明涛
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机构
郑州铁路职业技术学院
河南工业大学
郑州大学
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2019年第1期103-106,共4页
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基金
河南省科技攻关项目(182102210141)
河南省高速铁路运营维护工程研究中心资助项目(2017)
郑州铁路职业技术学院科技创新团队资助项目(17KJCXTD02)
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文摘
傅里叶分解(FDM)是一种新的自适应时频分析方法,该方法首先定义了瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数(FIBFs),然后在整个傅里叶域自适应地搜寻解析傅里叶固有频带函数(AFIBFs),从而将非平稳非线性信号自适应地分解为若干个傅里叶固有频带函数和一个残余分量。FDM方法基于傅里叶变换,且是一种完备的、正交的、局部的和自适应的信号处理方法,数学理论充分,并且可以直接依据解析傅里叶固有频带函数直接求得时频能量谱,时频分辨率高,优点非常明显。仿真结果表明,与EMD相比,该方法无端点效应,不存在模态混叠效应,且数学理论充分。最后成功地将该方法应用到实际的滚动轴承故障诊断中。
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关键词
傅里叶分解
傅里叶固有频带函数
经验模态分解
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
FDM
fibfs
EMD
Rolling Bearing
Fault Diagnosis
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名高效匹配引擎的设计与实现
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作者
麦涛涛
潘晓中
李晓策
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机构
武警工程大学电子技术系
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2016年第5期85-89,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61402531
61309022)
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文摘
针对软件模式匹配引擎速度慢、占用系统资源大的问题,提出了一种基于Bloom Filter的FIBF结构,结合FPGA NIOSII微处理器(MUP),设计了软硬核相结合的匹配引擎方案。引擎通过FIBF过滤过滤掉大部分正常数据,将过滤出的可疑字符串输入到NIOSII软核进行精确匹配,两者之间通过一个指针产生器连接,整个系统以流水线方式工作。FIBF结构资源消耗低,n-FIBF并行处理,系统引擎可以达到较高的吞吐率。实验表明,在使用相同资源的情况下,本方案系统吞吐率要优于其他算法。
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关键词
fibf
指针产生器
NIOSII微处理器
流水线方式
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Keywords
fibf
index generator
NIOSII MUP
pipeline method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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