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基于振动信号的城市电网变压器直流偏磁状态辨识方法 被引量：10
1
作者 刘君 牛唯 +6 位作者 赵露 谈竹奎 曾华荣 陈沛龙 许逵 欧阳泽宇 林圣 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2021年第5期169-178,共10页
针对城市轨道交通杂散电流引起的变压器直流偏磁问题,提出一种基于振动信号的城市电网变压器直流偏磁状态辨识方法,排除了短路故障、电网谐波干扰对状态辨识的影响。首先,分别对直流偏磁、短路故障、电网谐波干扰下的变压器振动信号的... 针对城市轨道交通杂散电流引起的变压器直流偏磁问题,提出一种基于振动信号的城市电网变压器直流偏磁状态辨识方法,排除了短路故障、电网谐波干扰对状态辨识的影响。首先,分别对直流偏磁、短路故障、电网谐波干扰下的变压器振动信号的持续时间及频率特征进行分析,研究发现,相比于其他故障,在直流偏磁下变压器振动将加剧,振动信号频率分量复杂化,出现一系列高次谐波分量,特别是50 Hz奇倍频分量增加明显;然后基于此,利用振动信号除100 Hz外的50 Hz倍频分量的能量之和,排除短路故障对直流偏磁状态辨识的影响;其次,利用除100 Hz外的50 Hz奇倍频分量与除100 Hz外的50 Hz倍频分量的能量之和的比值,排除电网谐波干扰对直流偏磁状态辨识的影响,以实现城轨杂散电流引起的变压器直流偏磁的状态辨识;最后,对现场实测数据进行分析及处理,进一步验证该方法的准确性。 展开更多
关键词 变压器 振动信号 杂散电流 直流偏磁 状态辨识
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基于声振特征区分的SMA优化SVM变压器机械松动识别方法 被引量：1
2
作者 马宏忠 王健 +1 位作者 杨启帆 倪一铭 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期42-53,共12页
基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取的声振特征无法清晰描述变压器信号本身能量分布,应用于变压器机械松动识别时存在准确率不高的局限性,因此提出一种优先进行声振特征区分的变压器故障识别方法。首先依据XGBoost贡献指标化结合粗糙集分... 基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取的声振特征无法清晰描述变压器信号本身能量分布,应用于变压器机械松动识别时存在准确率不高的局限性,因此提出一种优先进行声振特征区分的变压器故障识别方法。首先依据XGBoost贡献指标化结合粗糙集分析区分MFCC特征显隐性:显性特征对状态识别贡献更高;其次,建立以Focal损失为目标的SMA优化模型,并按显隐性为SVM输入设置权重范围;最后,利用优化后的SVM对变压器实测样本进行训练分析。结果表明,该识别方法平均准确率达98.83%,较仅参数优化SVM的识别准确率提高2.48%,且变异波动小。相比PSO、WOA和GOA算法,SMA算法在特征全局优化和损失收敛性上更突出。此外,该方法还具有一定鲁棒性,引入5%干扰样本后准确率下降在0.3%以内,从而在变压器实际运行环境中具有抗干扰价值。 展开更多
关键词 梅尔频率倒谱系数 分布式梯度增强 贡献指标化 黏菌算法 支持向量机 变压器状态识别
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基于声-振联合特征分析的配电变压器运行状态辨识方法研究 被引量：1
3
作者 郑晓庆 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第6期180-186,共7页
高速铁路供电箱式变电站长期工作在高温潮湿环境,针对箱变内部变压器等关键设备运行安全问题,提出一种利用声波和振动信号联合特征进行变压器运行状态辨识方法。首先,通过非侵入式传感器获取伴随配电变压器运行的声波和振动信号,再经过... 高速铁路供电箱式变电站长期工作在高温潮湿环境,针对箱变内部变压器等关键设备运行安全问题,提出一种利用声波和振动信号联合特征进行变压器运行状态辨识方法。首先,通过非侵入式传感器获取伴随配电变压器运行的声波和振动信号,再经过滤波消噪处理声波信号提取其时频谱图纹理特征,并与振动信号变模态分解后的排列熵联合形成联合特征向量;通过概率分布特征构造最优分类超平面,由支持向量机分类算法实现联合特征向量的变压器典型状态的辨识。实验证明,声振联合特征分析方法对变压器正常、轻载、重载和三相不平衡等各运行状态下判别准确率均达96%以上。通过对辨识发现的变压器异常工况进行预警,及时实施设备状态检修可大大提高铁路供电可靠性。 展开更多
关键词 高速铁路 配电变压器 纹理特征 排列熵特征 状态辨识
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优化Swin Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法
4
作者 周庆辉 刘浩世 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期63-68,共6页
为减小塔式起重机运行安全隐患,提高机器视觉检验销轴连接状态的准确率,提出一种优化Swim Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法;首先通过采集工地现场塔式起重机销轴安全状态图像,创建数据集;其次对数据集中销轴安全状态分类,... 为减小塔式起重机运行安全隐患,提高机器视觉检验销轴连接状态的准确率,提出一种优化Swim Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法;首先通过采集工地现场塔式起重机销轴安全状态图像,创建数据集;其次对数据集中销轴安全状态分类,并进行独热编码;然后基于Swin Transformer算法,建立销轴安全状态的识别模型,构造和优化损失函数;再运用AdamW优化器更新梯度,经过1000次训练迭代后得到最终模型;最后在所创建的销轴图像数据集上,进行试验验证。结果表明:所提优化算法提高了塔式起重机销轴安全状态识别能力:准确率为99.4%、平均精度为99.4%,平均召回率为99.4%,平均特异度为99.6%,呈现出良好的分类和泛化能力;同时明显优于ShuffleNet、DenseNet和EfficientNet等3种典型算法;与原Swin Transformer算法相比,准确率也提高了3.6%。 展开更多
关键词 Swin transformer 塔式起重机 销轴 安全状态 状态识别 数据集
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基于优化Focal-XGBoost的变压器状态声振识别模型
5
作者 许洪华 尹来宾 李勇 《电机与控制应用》 2023年第8期38-45,共8页
受数据样本难以区分和数据平衡性不佳影响,采用声振信号的变压器状态识别模型往往准确率低下。针对这一问题,引入了Focal损失,根据样本训练过程的准确度动态反馈权重,从而构成了Focal-XGBoost优化模型。先通过一组贴合变压器频谱的滤波... 受数据样本难以区分和数据平衡性不佳影响,采用声振信号的变压器状态识别模型往往准确率低下。针对这一问题,引入了Focal损失,根据样本训练过程的准确度动态反馈权重,从而构成了Focal-XGBoost优化模型。先通过一组贴合变压器频谱的滤波器充分提取声振信号有效信息,再作XGBoost-PCA筛选降低样本维度。然后采用Focal损失优化原模型中的Softmax目标函数形成Focal-XGBoost模型,并在输入上述样本后根据准确率波动作Focal的超参数优化,进而输出变压器状态识别结果。10 kV和110 kV变压器的试验结果表明,相较传统SVM、KNN等学习模型,Focal-XGBoost减少了XGBoost测试样本中难分样本的误分量44.7%,从而使模型识别准确率更高;此外,非均匀提取在平均精度损失低于0.5%的基础上压缩50%样本空间,进一步降低了模型训练成本。 展开更多
关键词 非均匀滤波 Focal损失 Softmax分类 变压器状态识别 XGBoost算法
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工作变形在变压器状态识别中的应用 被引量：2
6
作者 田昊洋 季怡萍 +2 位作者 厉敏宪 黄华 姚煜中 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第1期197-200,共4页
首先从油浸变压器振动机理及振动传播途径出发,研究油箱壁振动用于判定变压器工作状态的可行性。然后论述目前常用的振动强度用于故障诊断的局限性,提出应用ODS(Operational Deflection Shapes)工作变形方法对变压器进行状态监测的方法... 首先从油浸变压器振动机理及振动传播途径出发,研究油箱壁振动用于判定变压器工作状态的可行性。然后论述目前常用的振动强度用于故障诊断的局限性,提出应用ODS(Operational Deflection Shapes)工作变形方法对变压器进行状态监测的方法。接着针对传统ODS方法难以定量判断的缺点,引入ODS定量判据RAC,运用线圈垫块掉落的故障模式开展试验分析,模态测试显示垫块掉落后,线圈前4阶固有频率下降约10%,证明故障模式成立。最后,通过试验求得故障状态与两次正常状态的ODS,用定量判据RAC对三次ODS进行分析,并区分出故障状态和正常状态ODS的差别,说明工作变形在变压器状态识别中有效可行。 展开更多
关键词 振动与波 工作变形 变压器 状态识别 故障
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基于Transformer-ESIM的高速公路交通状态识别模型
7
作者 薛相全 庞明宝 《物流科技》 2022年第17期71-75,共5页
为提升高速公路运行效率,提出一种考虑多元交通流参数影响差异性的状态识别方法,以流量、速度及占有率等参数为输入,建立基于“Transformer”和“序列增强模型”的高速公路交通状态识别模型。其中利用Transformer的多头注意力机制和前... 为提升高速公路运行效率,提出一种考虑多元交通流参数影响差异性的状态识别方法,以流量、速度及占有率等参数为输入,建立基于“Transformer”和“序列增强模型”的高速公路交通状态识别模型。其中利用Transformer的多头注意力机制和前馈神经网络自适应提取多元交通流参数特征并给予合适权重,利用序列增强模型强化参数间相似性和差异性以实现有效融合;输入融合数据到分类器实现状态识别。采用交叉熵函数为损失函数对模型进行迭代训练以更新参数。利用实际交通流数据验证模型有效性,实验结果表明:对比模糊聚类法、BP神经网络法、支持向量机法和不考虑参数融合的Transformer法,该方法充分利用了多元参数间影响差异性,实现了特征参数的有效融合,状态识别精准度最高,能满足工程实际需要。 展开更多
关键词 公路运输 高速公路交通状态识别 交通流参数影响差异性 transformer 序列增强模型
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基于随机子空间的变压器绕组传递函数识别 被引量：1
8
作者 张陵 赵普志 +4 位作者 孙帆 侯冰 李鹏 蔡永军 樊国伟 《水电能源科学》 北大核心 2019年第2期172-175,共4页
变压器绕组模型对谐波分析具有重要影响。针对传统变压器谐波模型研究过多依靠时域拟合的问题,提出一种基于随机子空间方法的变压器模型识别方法,即先对变压器模型进行s域线性化,将非线性模型转化为状态空间模型,再用随机子空间方法对... 变压器绕组模型对谐波分析具有重要影响。针对传统变压器谐波模型研究过多依靠时域拟合的问题,提出一种基于随机子空间方法的变压器模型识别方法,即先对变压器模型进行s域线性化,将非线性模型转化为状态空间模型,再用随机子空间方法对时域数据辨识得出变压器绕组的传递函数;最后通过计算和室内试验验证了方法的有效性,为变压器模型分析提供了一种新的解决途径。 展开更多
关键词 变压器模型 状态空间方程 随机子空间方法 模型阶数 幅频特性
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