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基于改进的Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断 被引量：18
1
作者 李常有 徐敏强 郭耸 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期39-41,50,共4页
由于Hilbert-Huang变换中的EMD(empirical mode decomposition EMD)在低频段产生多余的IMF(intrinsicmode functions IMF)这一缺陷,故在滚动轴承故障诊断应用中也遇到相应的麻烦。文中提出用每个IMF的能量与原始信号的能量比作为判断标... 由于Hilbert-Huang变换中的EMD(empirical mode decomposition EMD)在低频段产生多余的IMF(intrinsicmode functions IMF)这一缺陷,故在滚动轴承故障诊断应用中也遇到相应的麻烦。文中提出用每个IMF的能量与原始信号的能量比作为判断标准来剔出分解中产生的多余IMF,并且选择能量比最大的IMF进行边际谱的计算,再选取幅值最大处的频率与轴的旋转频率之比作为表征滚动轴承状态的特征向量,然后采用线性神经网络进行状态识别。实验结果表明,该方法是一种非常有效的滚动轴承故障诊断方法。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 改进的hilbert-huang变换 神经网络
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基于IHHT‑RF的配电网单相接地故障选线方法
2
作者 李泽文 黎文娇 +2 位作者 彭维馨 雷柳 梁流涛 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期171-182,共12页
小电流系统发生单相接地故障时故障特征易受高接地过渡电阻、小初相角等弱故障条件影响而导致选线准确率低。为此,提出一种基于改进希尔伯特黄变换—随机森林(improved Hilbert⁃Huang transform⁃random forest,IHHT⁃RF)的配电网单相接... 小电流系统发生单相接地故障时故障特征易受高接地过渡电阻、小初相角等弱故障条件影响而导致选线准确率低。为此,提出一种基于改进希尔伯特黄变换—随机森林(improved Hilbert⁃Huang transform⁃random forest,IHHT⁃RF)的配电网单相接地故障选线方法。首先,提取每条线路在故障发生时的电流暂态信号,通过IHHT提取纯净的暂态电气量,构造标准差、能量熵和幅值畸变度3类特征向量;然后,将特征向量输入RF分类器建立故障选线模型,把故障选线问题转化为二分类问题;最后,将测量数据输入RF分类器中得出分类结果,实现故障线路的自动识别。仿真结果表明,该选线方法综合利用暂态信号的幅值、频率和能量等特征信息,不受弱故障条件、馈线结构等因素的影响,能有效提高故障选线的准确率,具有较强的适应性和可靠性。 展开更多
关键词 配电网 改进希尔伯特黄变换 随机森林 故障选线
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改进型HHT在混合线路故障选线中的应用
3
作者 刘辉 王鑫 迟维双 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期192-194,共3页
改进型希尔伯特-黄变换(HHT)能够准确地从非平稳的故障信号中提取出故障暂态信息,并能抗模态混叠。在混合线路故障选线中应用HHT提取零序电流中的特征信息,从得到的IMF分量的波头方向来判定故障相,实现故障线路的选择。Matlab仿真试验... 改进型希尔伯特-黄变换(HHT)能够准确地从非平稳的故障信号中提取出故障暂态信息,并能抗模态混叠。在混合线路故障选线中应用HHT提取零序电流中的特征信息,从得到的IMF分量的波头方向来判定故障相,实现故障线路的选择。Matlab仿真试验结果表明,改进型HHT能够准确可靠地选出中性点经消弧线圈接地配电网的故障相,且不受故障条件的限制和影响,选线方法简单。 展开更多
关键词 混合线路 故障选线 改进型希尔伯特-黄变换 零序电流
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小波包去噪与改进HHT的微弱信号特征提取 被引量：29
4
作者 蒋玲莉 刘义伦 +1 位作者 李学军 杨大炼 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期510-513,共4页
为提取机械设备早期故障微弱信号特征频率,在对信号进行小波包降噪后,利用改进Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)进行特征提取,通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)得到若干个固有模态函数(intri... 为提取机械设备早期故障微弱信号特征频率,在对信号进行小波包降噪后,利用改进Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)进行特征提取,通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)后,利用IMF与EMD分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除分解中产生的多余低频IMF,选取有效IMF集进行边际谱分析。改进HHT不仅可消除多余IMF的影响,还可节省Matlab计算内存,提高运算速度。 展开更多
关键词 小波包去噪 改进hilbert-huang变换 特征提取 故障诊断
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