Online Test and Fault Diagnosis of Yarn Quality Using Wavelet Analysis and FFT

A new online system of monitoring yarn quality and fault diagnosis is presented. This system integrates the technologies of sensor, signal process, communication, network, computer, control, instrument structure and mass knowledge of experts. Comparing with conventional off-line yarn test, the new system can find the quality defects of yarn online in time and compensate for the lack of expert knowledge in manual analysis. It can save a lot of yarn wasted in off-line test and improve product quality. By using laser sensor to sample the diameter signal of yarn and doing wavelet analysis and FFT to extract fault characteristics, a set of reasoning mechanism is established to analyze yarn quality and locate the fault origination. The experimental results show that new system can do well in monitoring yarn quality online comparing with conventional off-line yarn test. It can test the quality of yarn in real-time with high efficiency and analyze the fault reason accurately. It is very useful to apply this new system to upgrade yarn quality in cotton textile industry at present.

改进贝叶斯网络在变压器故障诊断中的应用

针对变压器故障诊断精度低的问题,文中提出一种基于改进黏菌优化算法(Improved Slime Mould Algorithm,ISMA)优化贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的变压器故障诊断方法。通过爬山算法对定向最大支撑树搜索得到贝叶斯网络初始结构即初始种群,在改进黏菌优化算法中引入反向学习策略,增加种群多样性。添加正弦-余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA),更新解的位置以避免种群陷入局部最优。根据改良的无编码比值法选取变压器故障状态的特征,利用改进黏菌优化算法优化贝叶斯网络结构,提高基于贝叶斯网络的变压器故障诊断的准确率,并利用不同种类的测试函数验证了改进黏菌优化算法具有收敛速度快、收敛精度高的优良性能。仿真结果表明,ISMA-BN诊断模型的训练集和测试集准确率分别为98.2%和97.14%,具有一定的研究价值。

Rogowski线圈电流互感器故障的早期诊断研究

Rogowski线圈电子式电流互感器(R-ECT)因其动态范围宽、绝缘性能好等方面的优势,逐渐成为智能变电站主流的电流计量设备,对其长期运行后的准确度评估也显得尤为重要。针对R-ECT早期表现出测量数据异常的故障,提出了一种基于样本自相关函数图和ADF单位根检验(augmented dickey-fuller test)的早期测量故障诊断方法。依据相位差不变原理和实测频率分布建立比对标准,通过相位差序列的平稳性检验实现R-ECT故障早期的测量误差诊断,为现场故障预警和调度决策提供参考,并通过实验验证了该方法的可行性。

基于声纹识别技术的变压器故障诊断实测与分析

变压器运行工况直接影响电网安全、人民生活和企业生成。然而,由于变压器运行机理复杂导致故障诊断困难。为此,该文基于声纹识别技术开展3个变电站7台变压器的实际声音信息采集,分析测试过程的主要问题,给出相应的缓解措施。最后,整合500 kV变电站中3台主变的声纹特性,通过主频分布情况推断3台主变的当前运行工况。

电气试验在变压器故障分析中的应用

变压器是电力系统中进行电能传输和分配的关键设备之一。然而,长期运行、环境影响及外部因素可能导致变压器发生各种故障,这不仅会影响电力系统的稳定性和可靠性,还可能引发严重的事故和经济损失。因此,对变压器的故障分析和预防维护显得尤为重要。电气试验作为一种无损检测的手段,为变压器故障分析提供了强有力的工具。通过一系列的试验方法和技术,电气试验能够全面地评估变压器的电气性能和健康状况,帮助及早发现潜在问题并采取预防措施。

电力变压器绝缘故障综合诊断方法的研究

提出一种能充分利用电气试验与油中溶解气体分析结果中的有效信息进行电力变压器绝缘故障综合诊断的新方法。故障诊断过程分为物理征兆的识别与故障部位的确定两部分 ,然后分别对其中应用的故障诊断方法进行优化 。

基于振动信号的变压器绕组松动实验研究

为分析和判断变压器绕组松动的严重程度,对油箱表面测得的振动信号进行研究。首先对变压器油箱表面振动测点的选择进行实验分析,得出振动测点布放原则。之后根据选择的合理测点,设计变压器绕组松动实验,通过对绕组松动前后的振动信号进行研究得出:观察变压器油箱表面测得的振动信号特征频率分量幅值变化,可以判断变压器绕组是否发生松动。该研究为基于振动法在线监测变压器状态提供参考。

基于模糊隶属函数的变压器多参量故障综合诊断方法

大型油浸电力变压器是电力系统中最关键的设备之一,其故障诊断技术深受关注。为此,笔者在汇总、整理现有的反映变压器运行状态各种数据的基础上,根据目前电力部门对变压器故障的监测与检修状况,按组成结构建立电力变压器故障的特征参量及故障模式的对应关系。利用模糊数学方法分析了不同电气试验项目的隶属函数,克服了隶属函数的形式及其参数选取的固定性及主观性。对于油中溶解气体,由于其自身的特点和重要性,先用三比值法判断故障原因,再用TD图中故障点到原点的距离来确定故障隶属度。其次,结合各个指标参量的特点,引入灰色关联法分析其权重分配,最后用综合诊断模型评定变压器故障发生概率。实例表明此方法简单、准确。

基于振动的变压器绕组变形实验及研究

为分析和判断油浸式电力变压器绕组变形松动的严重程度,对变压器油箱表面测得的振动信号进行研究。设计了l台100kVA、l0kV/0.4kV的油浸式变压器短路实验,测量变压器油箱表面的振动加速度信号,研究振动信号幅值与电流之间的关系。分析变压器在绕组变形后,油箱表面所测信号与绕组正常时的差异,以及铁芯剩磁对振动信号的影响。分析结果表明实验变压器在绕组变形后,100Hz频率分量幅值比正常状态时要增大,铁芯剩磁对振动信号的100Hz特征频率分量没有影响。该测试方法简单有效,无需在高压下进行实验,因此值得继续深入研究。

基于连续小波和统计检验的瞬态成分检测与应用

将连续小波变换和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,提出了一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测方法,并用于圆锥滚子轴承振动中的瞬态成分的检测与提取,比较有效地检测出瞬态成分,并在此基础上应用连续小波变换反演得到瞬态成分的估计,表示轴承的状态特征,作为轴承故障诊断的依据。

基于小波变换的发动机噪声诊断

提出了一种发动机噪声故障诊断的新方法。该方法在分析故障产生机理和噪声信号特征的基础上 ,构造一种新型的小波—指数衰减型小波函数 ,应用它对发动机噪声信号进行处理 ,提取表征故障的间歇性撞击声信号特征 ;为了获得可靠的诊断结果 ,给出发动机正常噪声和故障噪声的复合假设 ,构造相应统计量进行假设检验判决 ,检测故障。试验验证表明 ,该方法能有效地诊断摩托车发动机存在的活塞击缸故障。

基于感应式振荡冲击耐压试验的变压器故障诊断技术

目前,对变压器进行感应式振荡型操作冲击耐压试验,并采用多种诊断方式对其进行故障诊断的相关研究尚不成熟。为此对一台220kV三相油浸式变压器在短路冲击试验前后进行了感应式振荡操作冲击耐压试验,测量并分析了高低压绕组上的电压波形、中性点示伤电流、局部放电(PD)信号和电压传递函数的变化规律,并与变压器的解体结果进行对比,研究了变压器绕组的机械和绝缘故障对诊断参量的影响。试验结果表明:电压波形、示伤电流和电压传递函数能同时检测到绕组的机械和绝缘故障,而局部放电检测只能反映绝缘故障;机械故障对诊断参量的影响在较低试验电压下就会显现,而绝缘故障对诊断参量的影响在较高试验电压下才会显现;传递函数和局部放电信号对故障的灵敏度较高,电压波形和示伤电流能判断故障所在的绕组。研究验证了感应式振荡操作冲击耐压试验对变压器故障诊断的可行性和有效性,证明该诊断方式可有效检测到变压器绕组的机械和绝缘状态。

基于多频小波分析和D-S推理的电路故障诊断

对于模拟电路,提出了一种对多频响应信号特征进行信息融合的故障诊断方法。选取多种频率信号作为电路的输入,对响应进行小波分析,提取各频带信号的能量特征,经归一化处理得到与电路状态对应的故障特征矢量。待测样本作为未知故障模式与故障特征矢量进行灰色关联分析,得到待测样本与各故障模式的灰色关联度。以灰色关联度构造证据合成规则所需的基本概率赋值函数,并利用D-S证据推理进行融合诊断。实验证明,与现有方法相比,本方法测试成本低、诊断准确率高,对于轻微的软故障,也能进行有效的诊断。

一种基于小波变换的信号突变征兆提取方法及其应用

获取故障征兆是诊断系统必须解决的首要问题。应用小波变换理论提出了一种信号突变征兆提取方法,并将它应用于转台故障诊断中。实验结果表明,这种方法在信号突变征兆提取上具有明显效果。

基于小波和统计检验的瞬态成分检测的方法及应用

将连续小波变换技术和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,指出连续小波变换具有分离信号中瞬态成分和噪声的作用。提出一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测的“逐步去除法”。将“逐步去除法”用于齿轮箱振动中的瞬态成分的检测与提取,能比较有效地检测出瞬态成分;基于连续小波变换反演的瞬态成分估计能比较有效地表示设备的状态。

基于车辆运行参数的汽车安全部件故障诊断

从车辆运行参数出发 ,运用小波理论及神经网络技术 ,对汽车的运动参数进行特征提取 ,进而对不同安全部件进行故障诊断 ,取得了满意的效果。

基于机械故障模拟实验台的多通道故障诊断实验设计

该文设计了一个利用机械故障模拟实验台和Python开发的故障诊断实验方案。实验台工作时,利用拾音器构成的拾音器阵列采集滚动轴承声学信号并传输到计算机,并用Python语言编码代码来实现多通道滑窗采样、提取多通道声学信号的特征和识别故障类型。通过Transformer的编码器中的多头自注意力机制提取多通道声学信号中隐含的空间特征。实验结果表明:故障识别率达100%。该文详细介绍了实验的基本原理、具体步骤、所设计的诊断算法,以帮助学生掌握故障诊断流程。

电容式电压互感器故障在线检定方法

本文提出了利用电压测量值的相对比较法对电容式电压互感器(CVT)进行故障检测的方法。这种方法利用电网实时监控系统,可以及时有效的发现电容式电压互感器内部电容元件击穿故障,便于运行人员及早采取对应措施。

柴油机故障诊断试验研究

为了对柴油机故障类型进行准确诊断,根据研究内容,设计出了合理的试验测试诊断系统,并根据"最近"原则选择测点位置。通过从柴油机缸盖振动信号进行特征提取,对所测取的信号通过小波分解及重构后重新提取时域、频域特征参数,从而可判断故障类型。经过验证,所判断出的故障类型正好为所设定的故障,由此表明该方法的正确性。

利用小波分析的电流测试方法实现模数混合电路的故障诊断

模数混合信号电路已成为未来电路设计的发展趋势,对模数混合电路诊断和测试方面的需求日益急迫。文章首先针对模拟/数字混合电路的故障诊断,基于小波分析理论,提出了动态电流(IDDT)测试方法。其次应用小波变换的时频分析特性,对模拟/数字混合电路正常模式和故障模式的IDDT采样信号进行小波分解,得到特征小波系数,计算出正常模式和故障模式下相应特征小波系数的均方根误差。最后将待检测电路的特征小波系数均方根误差与已知正常及故障模式的特征小波系数均方根误差进行比较,根据结果的异同实现模拟/数字混合电路的故障诊断。通过仿真实验验证了该测试方法的有效性,与传统单一时、频域(FFT)诊断分析方法相比,仿真结果显示,该方法对模拟/数字混合电路的故障有较高的检测灵敏度,可以实现绝大多数故障的准确定位,为模拟/数字混合电路故障的准确诊断提供了一种有效手段。