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基于BP神经网络的变压器振动信号分离方法
被引量：
4
1
作者
周双亚
顾春晖
《电气应用》
2020年第6期23-29,共7页
电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受...
电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受到广泛研究。传统的振动信号分析法一般分析变压器油箱表面的混叠信号,无法有效分别评估绕组与铁心的机械状态,因此,开展变压器油箱表面振动信号分离技术的研究具有重要意义。提出基于BP神经网络的变压器油箱表面振动信号分离技术,分离得到的铁心振动信号波形相似系数平均值为0.813,绕组振动信号波形相似系数平均值为0.834,效果理想,为有效评估绕组和铁心机械状态提供了重要的技术手段。
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关键词
变压器
BP神经网络
绕组
铁心
振动
信号
分离
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职称材料
航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取
被引量：
3
2
作者
边杰
梅庆
+2 位作者
陈亚农
徐友良
彭春雷
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期341-348,共8页
针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数。使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分...
针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数。使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析。分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分解;当发动机振动正常时,高低压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量中只存在高低压转子的1倍频和2倍频成分;当发动机振动异常时,低压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量除了包含低压转子的1倍频及倍频成分,还包含高压转子的1倍频和分频成分,以及高低压转子间的调制频率和组合频率成分;在高压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量中,除了高压转子的1倍频和2倍频成分,还存在高压转子的分频成分。
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关键词
航空发动机
高低压转子
振动
信号
分离
故障特征提取
参数自适应变分模态分解
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职称材料
微速差双转子系统振动信号分离法研究
被引量：
3
3
作者
杨健
周保堂
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期710-713,共4页
为了有效地对旋转机械进行现场动平衡 ,降低机器异常振动 ,需要准确得到不平衡量大小和相位。采用常规的解“拍”方法分离具有内外双转子系统的振动信号是十分困难的 ,尤其是转子间存在微小速差的情况。研究采用基准信号作触发 ,分别对...
为了有效地对旋转机械进行现场动平衡 ,降低机器异常振动 ,需要准确得到不平衡量大小和相位。采用常规的解“拍”方法分离具有内外双转子系统的振动信号是十分困难的 ,尤其是转子间存在微小速差的情况。研究采用基准信号作触发 ,分别对内外转子进行同步采样 ,提出了一种不用解“拍”就可直接获取各转子振幅和相位的信号分离法。结合 DSP技术 。
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关键词
微速差
双转子系统
振动
信号
分离
法
现场动平衡
DSP
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职称材料
基于加权距离的机械振动多源信号盲分离
被引量：
2
4
作者
关正伟
黄娜
+1 位作者
党晓圆
邢阳阳
《计算机仿真》
北大核心
2021年第10期397-400,共4页
传统的机械振动多源信号盲分离方法缺少对信号的去噪处理过程,导致信号分离结果存在信噪比较低、分离速率较低、误分率较高的问题。为解决上述问题,提出基于加权距离的机械振动多源信号盲分离方法。首先通过加权距离对机械振动多源信号...
传统的机械振动多源信号盲分离方法缺少对信号的去噪处理过程,导致信号分离结果存在信噪比较低、分离速率较低、误分率较高的问题。为解决上述问题,提出基于加权距离的机械振动多源信号盲分离方法。首先通过加权距离对机械振动多源信号进行去噪处理,有效提高了振动信号的可分离性。然后结合Gabor变换过程,根据振动信号的时频分布特征,利用估计混合矩阵分离机械振动多源信号。实验结果表明,上述方法得到的信号分离结果信噪比和分离速率较高,且误分率较低。
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关键词
加权距离
信号
去噪
振动
信号
盲
分离
时频分布
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职称材料
题名
基于BP神经网络的变压器振动信号分离方法
被引量：
4
1
作者
周双亚
顾春晖
机构
中交第四航务工程勘察设计院有限公司
广州供电局有限公司电力试验研究院
出处
《电气应用》
2020年第6期23-29,共7页
文摘
电力变压器是电力系统中最重要的电力设备之一,其运行可靠性关系到电力系统的安全稳定运行,因此变压器故障诊断一直备受研究人员关注。基于油箱表面振动信号的机械故障诊断方法,因其测量系统与变压器没有直接电气连接,抗干扰能力强而受到广泛研究。传统的振动信号分析法一般分析变压器油箱表面的混叠信号,无法有效分别评估绕组与铁心的机械状态,因此,开展变压器油箱表面振动信号分离技术的研究具有重要意义。提出基于BP神经网络的变压器油箱表面振动信号分离技术,分离得到的铁心振动信号波形相似系数平均值为0.813,绕组振动信号波形相似系数平均值为0.834,效果理想,为有效评估绕组和铁心机械状态提供了重要的技术手段。
关键词
变压器
BP神经网络
绕组
铁心
振动
信号
分离
Keywords
transformer
BP neural network
winding
core
separation of the vibration signal
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取
被引量：
3
2
作者
边杰
梅庆
陈亚农
徐友良
彭春雷
机构
中国航发湖南动力机械研究所
中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期341-348,共8页
基金
中国航空发动机集团科技创新平台项目(CXPT-2018-027)。
文摘
针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数。使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析。分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分解;当发动机振动正常时,高低压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量中只存在高低压转子的1倍频和2倍频成分;当发动机振动异常时,低压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量除了包含低压转子的1倍频及倍频成分,还包含高压转子的1倍频和分频成分,以及高低压转子间的调制频率和组合频率成分;在高压转子弹性支承应变信号的APVMD模态分量中,除了高压转子的1倍频和2倍频成分,还存在高压转子的分频成分。
关键词
航空发动机
高低压转子
振动
信号
分离
故障特征提取
参数自适应变分模态分解
Keywords
Aero-engine
High and low pressure rotors
Vibration signal separation
Fault feature ex-traction
Adaptive parameter variational mode decomposition
分类号
V231.9 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
微速差双转子系统振动信号分离法研究
被引量：
3
3
作者
杨健
周保堂
机构
浙江大学材料与化工学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期710-713,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (5 9875 0 78)
文摘
为了有效地对旋转机械进行现场动平衡 ,降低机器异常振动 ,需要准确得到不平衡量大小和相位。采用常规的解“拍”方法分离具有内外双转子系统的振动信号是十分困难的 ,尤其是转子间存在微小速差的情况。研究采用基准信号作触发 ,分别对内外转子进行同步采样 ,提出了一种不用解“拍”就可直接获取各转子振幅和相位的信号分离法。结合 DSP技术 。
关键词
微速差
双转子系统
振动
信号
分离
法
现场动平衡
DSP
Keywords
field dynamic balancing little rotating speed difference dual-rotor system DSP
分类号
TH113.25 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于加权距离的机械振动多源信号盲分离
被引量：
2
4
作者
关正伟
黄娜
党晓圆
邢阳阳
机构
重庆邮电大学移通学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第10期397-400,共4页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201902405)
重庆市教委科学技术重点项目(KJZD-K202002401)。
文摘
传统的机械振动多源信号盲分离方法缺少对信号的去噪处理过程,导致信号分离结果存在信噪比较低、分离速率较低、误分率较高的问题。为解决上述问题,提出基于加权距离的机械振动多源信号盲分离方法。首先通过加权距离对机械振动多源信号进行去噪处理,有效提高了振动信号的可分离性。然后结合Gabor变换过程,根据振动信号的时频分布特征,利用估计混合矩阵分离机械振动多源信号。实验结果表明,上述方法得到的信号分离结果信噪比和分离速率较高,且误分率较低。
关键词
加权距离
信号
去噪
振动
信号
盲
分离
时频分布
Keywords
weighted distance
signal denoising
blind separation of vibration signal
Gabor transform
time-frequency distribution
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的变压器振动信号分离方法
周双亚
顾春晖
《电气应用》
2020
4
下载PDF
职称材料
2
航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取
边杰
梅庆
陈亚农
徐友良
彭春雷
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
3
微速差双转子系统振动信号分离法研究
杨健
周保堂
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
3
下载PDF
职称材料
4
基于加权距离的机械振动多源信号盲分离
关正伟
黄娜
党晓圆
邢阳阳
《计算机仿真》
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
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