自适应Morlet小波降噪方法及在轴承故障特征提取中的应用 被引量：41

1

作者 蒋永华 汤宝平 董绍江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2712-2717,共6页

分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵... 分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵方法同时优化Morlet小波的中心频率与带宽参数,实现其与冲击特征成分的最优匹配;针对根据小波系数矩阵奇异值曲线的过渡阶段求取最佳变换尺度的方法存在着不够快捷方便的不足,将其与小波系数奇异值比方法相结合来快速方便地求得最佳变换尺度;最后对信号进行降噪处理提取故障特征。对仿真信号和实际轴承内外圈故障信号的应用分析表明,该方法具有良好的降噪性能,能有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征。 展开更多

关键词 MORLET小波 奇异值分解 奇异值比 微弱特征提取

下载PDF 职称材料

企业竞争弱信号的特征提取与定量识别研究 被引量：20

2

作者 邓胜利 林艳青 王野 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2016年第10期67-75,共9页

[目的/意义]针对当前对企业弱信号定量研究不足的现状,通过层次分析和隶属度函数构建新方法对其进行定量识别,为企业战略决策管理和危机预警提供服务。[方法/过程]首先,基于波特的五力模型构建七力模型,结合实证分析提取企业竞争弱信号... [目的/意义]针对当前对企业弱信号定量研究不足的现状,通过层次分析和隶属度函数构建新方法对其进行定量识别,为企业战略决策管理和危机预警提供服务。[方法/过程]首先,基于波特的五力模型构建七力模型,结合实证分析提取企业竞争弱信号的特征;其次,结合层次分析法构建影响因素指标体系,并计算各指标的具体权重;最后,结合隶属度函数对弱信号进行定量识别。[结果/结论]通过层次分析法和隶属度函数,构建了企业竞争弱信号的定量识别方法,为企业战略决策管理和危机管理提供服务。 展开更多

关键词 大数据 竞争弱信号 特征提取 层次分析 隶属度函数

原文传递

基于小波变换与特征提取的红外弱小目标图像融合 被引量：17

3

作者 王晓柱 钮赛赛 +2 位作者 张凯 印剑飞 闫杰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期723-732,共10页

当前红外单波段数据不能全面反映图像细节以及轮廓信息,弱小目标成像后难以抵抗背景干扰,使得图像产生较低的信噪比。因此有必要利用不同波段数据的纹理差异性,通过互补融合方法提高图像的信噪比。基于此,提出一种基于小波变换与特征提... 当前红外单波段数据不能全面反映图像细节以及轮廓信息,弱小目标成像后难以抵抗背景干扰,使得图像产生较低的信噪比。因此有必要利用不同波段数据的纹理差异性,通过互补融合方法提高图像的信噪比。基于此,提出一种基于小波变换与特征提取的融合方法。首先将多源图像进行多尺度二维分解,获得各图像的低频信息与高频信息,在此基础上,高频信息采取绝对值取大的融合方法,低频信息采取加权求平均的融合方法,进而重构图像。然后,利用特征提取方法得到中波与长波特征图像。最后对重构图像与红外中长波特征图像进行对比度调制再融合。融合结果与多种融合算法进行对比。实验结果表明,该算法能够增强图像中弱小目标的灰度,可以很好地识别目标,解决了图像中弱小目标抗背景干扰的问题。 展开更多

关键词 红外双波段融合 弱小目标 小波变换 特征提取

下载PDF 职称材料

基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取 被引量：15

4

作者 李宏坤 张学峰 +2 位作者 徐福健 刘洪轶 练晓婷 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第18期14-22,共9页

盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分... 盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分解和时频分析对非平稳信号分析的优势,提出基于时频分析的欠定盲源分离方法进行设备微弱特征提取。对振动信号进行经验模式分解,并根据分解得到的内蕴模式分量估计源信号个数并选择最优的观察信号,将振动信号与选择的最优观察信号组成新的观察信号进行基于时频分析的盲源分离,通过对仿真信号和齿轮箱实测信号进行验证分析。并与基于独立分量分析的盲源分离算法进行对比,研究表明基于时频分析的盲源分离对混合信号具有更好的分离效果,能够较好地对微弱特征进行提取。 展开更多

关键词 盲源分离 欠定信号 时频分析 经验模式分解 微弱特征提取

下载PDF 职称材料

基于经验模态分解及自相关分析的微弱信号提取方法 被引量：11

5

作者 刘树林 赵海峰 +1 位作者 齐波 王辉 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第5期80-84,共5页

为提取机械设备故障诊断中的某些微弱信号,给出一种新的提取强背景噪声中微弱周期信号的方法.首先对原始信号进行经验模态分解,得到理论意义上的固有模态函数;然后对各分解层做自相关分析,依据自相关图像,对可能含有周期成分的分解层进... 为提取机械设备故障诊断中的某些微弱信号,给出一种新的提取强背景噪声中微弱周期信号的方法.首先对原始信号进行经验模态分解,得到理论意义上的固有模态函数;然后对各分解层做自相关分析,依据自相关图像,对可能含有周期成分的分解层进行频谱分析;最后可提取微弱周期信号的频率及幅值信息.通过仿真分析,证实该方法能够有效提取淹没于背景噪声中的微弱周期信号. 展开更多

关键词 经验模态分解 微弱信号 背景噪声 特征提取 自相关分析

下载PDF 职称材料

基于全矢频带能量谱的风电机组齿轮箱故障诊断方法研究 被引量：11

6

作者 章翔峰 孙文磊 温广瑞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2090-2096,共7页

针对风电机组齿轮箱局部微弱故障难于诊断的问题,提出全矢频带能量谱故障诊断方法。采用全矢理论对同源信号进行信息融合,获得相位不变、信息更完善的全矢信号,利用FIR滤波器对全矢信号进行分解,计算各频带能量作为识别工作状态的特征... 针对风电机组齿轮箱局部微弱故障难于诊断的问题,提出全矢频带能量谱故障诊断方法。采用全矢理论对同源信号进行信息融合,获得相位不变、信息更完善的全矢信号,利用FIR滤波器对全矢信号进行分解,计算各频带能量作为识别工作状态的特征向量。分析风电机组齿轮箱的正常、齿根裂纹及均匀磨损信号的各频带能量,发现转频和啮合频率处的频带能量变化率能准确判别各类故障。通过对不同工况下50组信号的识别,证明该方法可有效区分风电机组齿轮箱的早期局部微弱故障。 展开更多

关键词 局部微弱故障 全矢理论 FIR滤波 频带能量 特征提取

下载PDF 职称材料

基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取 被引量：10

7

作者 武超 孙虎儿 梁晓华 《机械传动》 CSCD 北大核心 2018年第3期164-168,共5页

复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究。首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信... 复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究。首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信号进行降噪,增强信号中的周期性冲击成分,然后进行Hilbert变换得到包络谱;通过分析其中明显的频率成分识别故障,实现微弱故障特征的提取。仿真信号和变速器故障诊断实例表明,该方法能有效实现齿轮微弱故障特征提取。 展开更多

关键词 齿轮 多点优化最小熵解卷积调整 微弱故障 特征提取

原文传递

自适应MCKD和CEEMDAN的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：9

8

作者 张洪梅 邹金慧 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期79-86,共8页

针对滚动轴承振动信号受强噪声干扰,难以提取其微弱故障特征的问题,提出了自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的故障特征提取方法。由于MCKD方法的滤波效果受滤波器长度参数的影响,故采用变步长... 针对滚动轴承振动信号受强噪声干扰,难以提取其微弱故障特征的问题,提出了自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的故障特征提取方法。由于MCKD方法的滤波效果受滤波器长度参数的影响,故采用变步长网格搜索法对滤波器长度进行寻优,自适应地实现MCKD降噪。首先以特征能量比(FER)作为目标函数利用变步长网格搜索法寻找最优滤波器长度,通过自适应MCKD算法对振动信号进行降噪;然后采用CEEMDAN方法分解降噪信号,并根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量(IMF)进行信号重构;最后利用包络谱对重构信号进行分析,提取故障特征信息。经仿真与实验分析,该方法能够有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征信息。 展开更多

关键词 滚动轴承 最大相关峭度解卷积 CEEMDAN 微弱故障 特征提取

下载PDF 职称材料

基于CYCBD和包络谱的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：9

9

作者 赵晓涛 孙虎儿 姚巍 《机械传动》 北大核心 2020年第4期165-169,176,共6页

针对在强噪声的干扰下,滚动轴承微弱故障特征难以有效地提取的问题,提出一种基于最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)和包络谱相结合的微弱故障特征提取方法。首先,由故障特征... 针对在强噪声的干扰下,滚动轴承微弱故障特征难以有效地提取的问题,提出一种基于最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)和包络谱相结合的微弱故障特征提取方法。首先,由故障特征频率设置合理的循环频率集,使用CY-CBD对含有强噪声的微弱故障冲击信号进行降噪处理,增强信号中的周期性冲击成分;然后,对降噪信号进行Hilbert包络谱分析来识别故障特征频率。通过仿真和实验,结果证明,该方法能有效地提取被强噪声淹没的微弱故障特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 最大2阶循环平稳盲解卷积 微弱故障 特征提取

下载PDF 职称材料

基于SVD-MEEMD与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：8

10

作者 杨超 赵荣珍 孙泽金 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第4期92-97,共6页

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改进的集总经验模态分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。该方法首先采用Hanke... 针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改进的集总经验模态分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。该方法首先采用Hankel矩阵理论对滚动轴承的故障信号进行相空间重构得到重构矩阵,并根据奇异值差分谱理论对重构矩阵进行SVD处理,实现信号的初步降噪;其次,对降噪后的信号进行MEEMD分解得到一组本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个余量,依据峭度-相关系数规则选取出一个冲击特征敏感的IMF分量,计算其Teager能量算子;最后,通过分析能量谱图实现对滚动轴承微弱故障的模式辨识。采用美国西储大学的滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,并与其它模式的组合方法进行比较。结果表明,该方法具有良好的降噪效果和敏感特征筛选能力,从而能更准确提取出滚动轴承早期故障频率,实现故障类型的准确辨识。 展开更多

关键词 故障诊断 微弱故障 特征提取 奇异值分解 改进的集总经验模态分解 Teager能量谱

下载PDF 职称材料

一种基于改进的傅里叶变换的弱故障信号特征提取新方法研究 被引量：7

11

作者 苏永生 王永生 段向阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期172-174,共3页

弱信号特征提取一直是故障诊断领域的难点,文章结合传统傅里叶变换,提出一种将时间序列变换为频域,再从频域转换到时域的复数域,并对该复数域进行幅值计算的方法对弱信号进行特征提取。通过仿真计算发现该方法突出了信号的局部特征信息... 弱信号特征提取一直是故障诊断领域的难点,文章结合传统傅里叶变换,提出一种将时间序列变换为频域,再从频域转换到时域的复数域,并对该复数域进行幅值计算的方法对弱信号进行特征提取。通过仿真计算发现该方法突出了信号的局部特征信息,不仅能对夹杂在信号中的微弱冲击成分进行较好的再现,而且也能在强背景噪声环境下提取微弱故障信息。最后通过齿轮齿面接触型故障实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 弱信号 傅里叶变换 复数域 特征提取

下载PDF 职称材料

基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究 被引量：7

12

作者 王谨敦 陈略 曲卫 《电子设计工程》 2012年第14期72-74,共3页

总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功... 总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。 展开更多

关键词 总体平均经验模式分解 微弱信号 特征提取 磨损故障

下载PDF 职称材料

基于DCT的微弱信号提取和识别 被引量：7

13

作者 陈彦龙 张培林 +1 位作者 吴定海 王怀光 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第1期133-136,173,共5页

微弱信号提取一直是故障诊断领域的难点。结合离散余弦变换(DCT),将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提取出微弱故障信息。与小波降噪和低通滤波方法进行对比分析,该算法突出了信号的微... 微弱信号提取一直是故障诊断领域的难点。结合离散余弦变换(DCT),将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提取出微弱故障信息。与小波降噪和低通滤波方法进行对比分析,该算法突出了信号的微弱故障特征信息,较好的再现了夹杂在信号中的微弱成分,参数设定简单,结果对参数不敏感。最后通过实验证实该方法的有效性。本算法速度快,简单易行,可用于实时故障监测。 展开更多

关键词 振动与波 离散余弦变换 微弱信号 故障诊断 特征提取

下载PDF 职称材料

基于EEMD和GA-LSTM算法的行星齿轮故障诊断方法 被引量：5

14

作者 陶浩然 许昕 +2 位作者 潘宏侠 王同 徐轟钊 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1700-1708,共9页

在强烈的背景噪声下,如何较好地提取行星齿轮的微弱故障特征,这是行星齿轮故障诊断领域需要解决的难题。针对行星齿轮振动信号的非线性和非平稳性,为了提高其故障诊断的准确性,提出了一种利用遗传算法优化的长短时记忆网络(GA-LSTM)和... 在强烈的背景噪声下,如何较好地提取行星齿轮的微弱故障特征,这是行星齿轮故障诊断领域需要解决的难题。针对行星齿轮振动信号的非线性和非平稳性,为了提高其故障诊断的准确性,提出了一种利用遗传算法优化的长短时记忆网络(GA-LSTM)和集合经验模式分解(EEMD)的行星齿轮故障诊断方法。首先,通过试验采集了4种行星齿轮故障类型的振动信号,并采用EEMD方法将行星齿轮的原始振动信号分解为6个本征模态函数(IMF)分量,将其作为特征分量以便进一步处理;然后,使用遗传算法(GA)对LSTM网络的超参数进行了优化,以提高故障类型识别的准确性;最后,将特征分量输入到已经训练好的GA-LSTM模型中,将其网络模型作为最终分类器,对行星齿轮进行了故障诊断识别,并通过对比未经优化的网络,以及在原始信号中人为地加入噪声模拟的实际工程信号,验证了基于EEMD和GA-LSTM算法的有效性和泛化性。研究结果表明:训练后的网络实现了不到2%的损失率,具有良好的稳定性,GA-LSTM方法故障分类精度达到了94.17%;与未经优化的网络相比,GA-LSTM模型的验证精度高于LTSM,该网络模型在所有分量上都表现出更好的时序性能,在识别添加了噪声的工程信号时,也能保持较高的故障诊断精度,从而表明其在行星齿轮故障诊断中的优越性。该研究在提高机械传动设备故障诊断能力方面有一定的理论参考价值。 展开更多

关键词 齿轮传动 强背景噪声 微弱故障特征 集合经验模态分解 长短时记忆网络 分类精度 特征提取 遗传算法

下载PDF 职称材料

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取 被引量：5

15

作者 王宏超 郭志强 +2 位作者 向国权 巩晓赟 杜文辽 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1266-1272,共7页

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换(FSWT)相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时... 将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换(FSWT)相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性. 展开更多

关键词 小波相邻系数降噪 滚动轴承 时频小波切片变换(FSWT) 早期微弱故障 特征提取

原文传递

ALIF-NLM轴承微弱故障特征提取方法

16

作者 汪应 宋宇博 朱大鹏 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1026-1035,共10页

针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,结合自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filter,ALIF)和非局部均值(Non-Local Means,NLM)去噪方法的优势,提出了一种ALIF-NLM轴承微弱故障特征提取方法。首先,构建... 针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,结合自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filter,ALIF)和非局部均值(Non-Local Means,NLM)去噪方法的优势,提出了一种ALIF-NLM轴承微弱故障特征提取方法。首先,构建了加权峭度-能量比准则来筛选ALIF分解的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量并重构信号。其次,结合峭度对冲击信号的敏感性同能量熵对信号能量分布均匀性和复杂程度的评价性能构建最小能量熵-峭度比指标,并以该指标为适应度函数,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法实现了NLM方法中参数组合的自适应选取。最后,利用自适应NLM对重构信号进行故障特征提取。仿真和试验分析结果表明,该方法能有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征信息。 展开更多

关键词 强噪声 滚动轴承 自适应局部迭代滤波 粒子群优化 非局部均值去噪 微弱特征提取

下载PDF 职称材料

面向弱纹理图像的自适应多邻域特征点描述子

17

作者 高欢 唐自新 +1 位作者 唐玲 魏世民 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3375-3382,共8页

针对弱纹理场景中特征提取困难、特征匹配准确率低等问题,提出一种自适应多邻域结构张量(adaptive multi-neighborhood structure tensor,AMST)特征点描述子。基于多个图像邻域及其结构张量,多层次地表达图像结构信息,解决弱纹理图像的... 针对弱纹理场景中特征提取困难、特征匹配准确率低等问题,提出一种自适应多邻域结构张量(adaptive multi-neighborhood structure tensor,AMST)特征点描述子。基于多个图像邻域及其结构张量,多层次地表达图像结构信息,解决弱纹理图像的特征提取与匹配等问题;通过特征点密度自适应邻域数量,提高计算效率,利用海森矩阵,剔除不稳定特征点,增强算法实时性以及稳定性。实验结果表明,AMST算法在弱纹理图像上的匹配准确率达到99.90%以上,同时具有良好地旋转不变性,能够适应遮挡、截断等复杂场景,具备良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 弱纹理 特征提取 描述子 结构张量 多邻域 自适应 海森矩阵

下载PDF 职称材料

基于改进EMD-BSS算法的地铁齿轮箱单通道轴承微弱故障特征提取 被引量：4

18

作者 白永亮 杨建伟 +1 位作者 姚德臣 曾恒 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期57-61,64,共6页

地铁齿轮箱振动情况复杂,微弱故障特征常被噪声湮没而难以提取。本文提出一种改进的EMDBSS算法,通过计算IMF分量的相关系数矩阵,优化单通道EMD-BSS方法中的IMF信号重组过程,并对重组后的信号进行微弱故障特征提取。将该算法应用于仿真... 地铁齿轮箱振动情况复杂,微弱故障特征常被噪声湮没而难以提取。本文提出一种改进的EMDBSS算法,通过计算IMF分量的相关系数矩阵,优化单通道EMD-BSS方法中的IMF信号重组过程,并对重组后的信号进行微弱故障特征提取。将该算法应用于仿真信号及实测地铁齿轮箱轴承故障振动信号中,成功提取出微弱故障特征,验证了算法的有效性。该算法的提出对于单通道微弱故障特征提取具有积极意义。 展开更多

关键词 地铁齿轮箱 微弱故障 特征提取 单通道EMD-BSS

原文传递

弱电网下逆变器间谐波振荡特征分析与抑制方法的研究

19

作者 李知城 何海鹏 +3 位作者 吴良弼 陈华胜 吴林翰 刘俊峰 《电工电气》 2024年第12期42-47,62,共7页

弱电网下逆变器会与电网发生交互,产生间谐波振荡,而导致严重的电能质量问题。建立了弱电网下并网逆变器的阻抗模型,并基于阻抗模型通过特征提取分析系统的稳定性;对间谐波振荡所引起的电能质量问题进行了机理分析,依据分析结果提出了... 弱电网下逆变器会与电网发生交互,产生间谐波振荡,而导致严重的电能质量问题。建立了弱电网下并网逆变器的阻抗模型,并基于阻抗模型通过特征提取分析系统的稳定性;对间谐波振荡所引起的电能质量问题进行了机理分析,依据分析结果提出了一种新型锁相环结构,可以抑制逆变器在弱电网下的间谐波振荡,来解决其所引起的电能质量问题。仿真与实验结果表明,所提新型锁相环结构通过锁相环前置带通滤波器抑制谐波从而提升系统的稳定性,且有效地减少了传统锁相环结构所导致的超调问题,与传统锁相环结构在动态性能上相差不大。 展开更多

关键词 逆变器 弱电网 间谐波振荡 电能质量 锁相环结构 带通滤波器 特征提取

下载PDF 职称材料

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术 被引量：3

20

作者 李壮 沙云东 +2 位作者 栾孝驰 赵宇 陈兴武 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第35期15262-15269,共8页

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实... 中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。 展开更多

关键词 微弱故障 特征提取 模拟机匣 中介轴承 航空发动机 包络谱 经验模态分解

下载PDF 职称材料