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基于多变量多尺度熵的变压器励磁涌流识别方法 被引量：17
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作者 周念成 李春艳 王强钢 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第15期3426-3436,共11页
推导变压器励磁涌流的频域表达式,分析不同的合闸初相角和剩磁对励磁涌流的影响。采用可评价多通道数据复杂性和相关程度的多变量多尺度熵算法识别励磁涌流。根据励磁涌流和故障电流多变量多尺度熵的特点,将由尺度因子和多变量多尺度熵... 推导变压器励磁涌流的频域表达式,分析不同的合闸初相角和剩磁对励磁涌流的影响。采用可评价多通道数据复杂性和相关程度的多变量多尺度熵算法识别励磁涌流。根据励磁涌流和故障电流多变量多尺度熵的特点,将由尺度因子和多变量多尺度熵组成的二维空间划分为动作区和制动区,定义电流熵值面积与给定的制动区面积的比值为熵值面积比,根据熵值面积比与定值的关系,识别变压器励磁涌流和故障电流。基于ATP/EMTP建立变压器模型,仿真不同情况下的励磁涌流和故障电流。仿真结果表明,基于多变量多尺度熵的辨识方法能有效区分励磁涌流和故障电流,并在性能上优于传统的二次谐波判据。 展开更多
关键词 三相变压器 励磁涌流 频域解析式 多变量多尺度熵
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二级减速器故障系统建模及SVD-MMSE劣化评估
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作者 解开泰 章翔峰 +4 位作者 周建星 余满华 王胜男 姚俊 张旭龙 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期580-588,624,共10页
为检测故障齿轮劣化程度并进行有效的程度评估,通过有限元法建立含有正常、裂纹和断齿等3种齿轮状态的二级直齿轮减速器系统模型。首先,分别计算3种状态的齿轮时变啮合刚度,并综合考虑轴承支撑刚度,得到了3种不同状态下的轴承振动响应;... 为检测故障齿轮劣化程度并进行有效的程度评估,通过有限元法建立含有正常、裂纹和断齿等3种齿轮状态的二级直齿轮减速器系统模型。首先,分别计算3种状态的齿轮时变啮合刚度,并综合考虑轴承支撑刚度,得到了3种不同状态下的轴承振动响应;其次,引入多元多尺度样本熵(multivariate multiscale sample entropy,简称MMSE)对故障齿轮的劣化程度进行分析;最后,引进奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)算法进行预处理,以达到更好的诊断效果来综合评定故障齿轮生命周期的劣化程度。结果表明:齿轮发生故障时,主要导致时频域信号发生转频调制,时域存在有规律的冲击,频域出现边频带,且分布在输入轴的转频及其倍频和啮频及其倍频处;随着故障程度的增加,劣化越发明显,频率成分也发生改变,致使MMSE值也随之变化,且整体呈单调递减趋势;SVD-MMSE算法能有效地对齿轮故障程度进行判别,降低了噪声对于劣化程度检测准确性的影响。 展开更多
关键词 性能劣化 有限元分析 时变啮合刚度 奇异值分解 多元多尺度样本熵
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一种无偏差的多通道多尺度样本熵算法
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作者 李惟嘉 申晓红 李亚安 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期46-55,共10页
多通道数据采集技术的发展为复杂系统非线性动力学特性研究提供了更加丰富的先验信息.然而传统的非线性特征量只能处理单通道数据,无法直接提取多通道数据的非线性特征.近年来,有学者对多尺度样本熵算法进行了一般化处理,提出了多通道... 多通道数据采集技术的发展为复杂系统非线性动力学特性研究提供了更加丰富的先验信息.然而传统的非线性特征量只能处理单通道数据,无法直接提取多通道数据的非线性特征.近年来,有学者对多尺度样本熵算法进行了一般化处理,提出了多通道多尺度样本熵算法.该算法不仅可以对多通道数据整体的复杂度进行表征,还可以有效提取通道内和通道间隐含的相关性信息.但是,该算法缺乏相应的理论支撑,在实际应用中无法兼顾性能和稳定性.针对以上问题,本文提出了一种无偏差的多通道多尺度样本熵算法,并利用概率论从理论上分析了多通道多尺度样本熵算法不稳定以及性能差的原因.后续的仿真实验证明改进后的算法不但可以有效地提取通道内和通道间的相关性信息,同时在处理复杂数据时表现出了良好的稳定性.该算法为诸如模糊熵、排列熵等非线性特征量的算法一般化提供了思路和理论依据. 展开更多
关键词 非线性动力学 多通道数据 多通道多尺度样本熵
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基于噪声辅助多元经验模态分解的海洋三分量磁测数据去噪方法
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作者 袁常青 杜劲松 +1 位作者 何水原 胡正旺 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第5期2336-2349,共14页
动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同... 动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同时避免了传统方法分别对每个分量去噪带来的繁琐计算.首先利用噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)将一维多分量含噪信号同步分解成一系列多元固有模态函数(Multivariate Intrinsic Mode Functions,MIMF),其次根据多元多尺度样本熵(Multivariate Multiscale Sample Entropy,MMSE)特性判断噪声主导与信号主导MIMF的分界阶数,然后利用马氏距离确定特定阶数MIMF的阈值区间,再对多元信号的同阶分量进行同步阈值处理,最后与高阶分量一同重构得到去噪结果(方法).与单分量去噪方法相比,该方法在模拟含有随机噪声、海浪噪声、粗差干扰的磁测数据去噪仿真试验中取得了更为优异的表现,并且在实测海洋三分量数据中的应用效果也较好,内符合精度从±2.49 nT、±8.72 nT、±4.51 nT分别提升到±0.71 nT、±2.25 nT、±1.04 nT(结果).总之,本文提出的基于NAMEMD-MMSE-马氏距离的去噪方法可有效去除三分量磁测数据中包含的噪声,值得在其他多分量数据去噪处理中进行推广与应用(结论). 展开更多
关键词 海洋磁测 噪声辅助多元经验模态分解 多分量 多元多尺度样本熵 马氏距离 数据去噪
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