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面向高压断路器故障诊断的多源信号采集系统

自动化与仪表 2023年第7期38卷 61-67页

作者：李江婷阳清沈佳华李徽湖南理工学院机械工程学院岳阳414006 杭州国洲电力科技有限公司杭州310000

针对高压断路器定期停电检修十分不便、状态监测采集信号种类单一的问题,该文设计了一种面向高压断路器故障诊断的多源信号采集系统。系统利用信号采集调理模块采集声音、振动及电流信号,调理后存入缓存模块;由AT32F437ZMT7读取缓存模... 详细信息

针对高压断路器定期停电检修十分不便、状态监测采集信号种类单一的问题,该文设计了一种面向高压断路器故障诊断的多源信号采集系统。系统利用信号采集调理模块采集声音、振动及电流信号,调理后存入缓存模块;由AT32F437ZMT7读取缓存模块内信号数据,对之进行处理后利用以太网传输模块传至上位机,对信号数据进行显示、储存、回读以及时频域分析。结果表明,该系统可较好采集到断路器三类信号,并利用以太网模块稳定传输数据至上位机,实现断路器的状态监测和故障诊断。

关键词：高压断路器多源信号信号采集以太网 AT32

基于多源信号特征融合的刀具磨损状态在线监测

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基于多源信号特征融合的刀具磨损状态在线监测

作者：冯元彬西安理工大学

学位级别：硕士

加工过程中刀具与工件、切屑的相互作用,会将其材料微粒转移至切屑或工件上造成刀具的磨损,改变刀具状态从而影响工件的加工精度。研究能够及时准确掌握刀具服役状态的智能监测与诊断方法对提高零件的加工精度和效率以及延长刀具使用寿... 详细信息

加工过程中刀具与工件、切屑的相互作用,会将其材料微粒转移至切屑或工件上造成刀具的磨损,改变刀具状态从而影响工件的加工精度。研究能够及时准确掌握刀具服役状态的智能监测与诊断方法对提高零件的加工精度和效率以及延长刀具使用寿命具有重要意义。以铣刀为研究对象,对铣削加工过程进行信号采集、分析处理,开展刀具磨损状态智能在线监测研究,主要研究内容如下:在线实时采集变工况下的刀具处于不同磨损阶段时的声音和振动信号;采用正交布置传感器方式实现对切削过程中振动信号的全面准确描述,解决了单一传感器安装方向对信息完整性的影响。利用傅立叶变换方法将时域信号映射至频域,分析了刀具在切削状态与非切削状态下的信号成分分布特点,明确了振动信号中的低频干扰频段。以模拟巴特沃斯低通滤波器模型为基础,采用去归一化方法并结合双线性Z变换推导了数字巴特沃斯高通滤波器的数学表达。针对振动信号中的低频强干扰信号选择合适的滤波器参数,利用数字巴特沃斯高通滤波器通带内最大限度平坦特性对振动信号进行降噪处理;运用本文提出的周期平移自相关系数计算方法,确定了非线性小波阈值降噪的信号最佳滤波分解层数。采用sym5小波基函数剔除了声音和振动信号中信噪频段互相交叠的高频和随机干扰成分。通过分析刀具在不同磨损状态下信号中的成分分布,采用统计学方法,得到声音和振动信号的前六阶主成分。提取出声音和振动信号中主成分幅值占比特征值、时域、频域以及经过小波包分解的不同频段能量占比特征值作为特征优选的原始特征集合。基于GA-RBF方法优选敏感特征,实现特征降维。染色体基因采用二进制编码方式,以RBF网络模型对特征值和刀具磨损等级映射关系作为染色体适应度值的计算函数,以识别准确率作为优化目标,设定种群规模和遗传代数,经迭代计算寻找到适用于不同切削参数下的最优特征组合。特征值优选能够寻找到识别度高、表征能力强的敏感特征,剔除冗余特征,减少网络输入参数,提高其识别准确度与识别速度。以二维卷积神经网络作为特征融合神经网络和模式识别分类器,将提取的特征值等间距布置构成特征矩阵样本作为网络输入,网络输出为刀具的磨损程度。利用卷积运算的自适应逐层特征识别和提取能力实现了多源信号的特征级融合和对刀具不同磨损等级状态的识别。实验结果表明多源信号特征值融合方法的优越性以及所建立的刀具磨损状态识别理论方法的有效性。稳定磨损阶段,通过监测刀具磨损状态优化加工参数及修正刀具,保证工件加工质量,延长刀具使用寿命,降低了刀具成本;刀具进入剧烈磨损阶段时,及时发现并报警,可避免断刀,解决了智能制造过程中确定刀具最佳更换时间的问题,降低了工件的报废率,从而减小生产制造成本。

关键词：刀具磨损多源信号降噪特征选择卷积神经网络

融合动态压力角域特征与多源信号的压缩机气阀故障诊断方法

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压缩机技术 2023年第1期 29-32,5页

作者：潘诚喻友均唐波陈勇梁晓飞刘鹏程胡世豪中国石油天然气集团有限公司塔里木油田分公司塔中油气开发部新疆库尔勒841000 中国石油天然气集团有限公司塔里木油田分公司塔中油气开发部地面工艺部设备管道室新疆库尔勒841000

针对不同故障下往复压缩机气缸动态压力数据特征非线性变化的特性,提出一种基于动态压力角域特征与多源信号的气阀故障诊断方法,构建了气缸动态压力仿真模型,基于气缸、气阀实际参数完成不同工况动态压力数据仿真,对实测与仿真数据进行... 详细信息

针对不同故障下往复压缩机气缸动态压力数据特征非线性变化的特性,提出一种基于动态压力角域特征与多源信号的气阀故障诊断方法,构建了气缸动态压力仿真模型,基于气缸、气阀实际参数完成不同工况动态压力数据仿真,对实测与仿真数据进行归一化处理,提取整周期角域特征;进一步,提取振动、位移、管道温度等多源信号特征,采用径向基神经网络完成数据训练与故障诊断;应用实际往复压缩机气阀故障案例数据进行了测试验证。

关键词：往复压缩机动态压力多源信号整周期角域特征径向基神经网络

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断路器状态监测与信号联合分析系统的研究

断路器状态监测与信号联合分析系统的研究

作者：魏瑶华北电力大学

学位级别：硕士

随着电网容量和规模的不断扩大,高压断路器数量越来越多。如何根据其运行过程中发出的多种信号监测并判断断路器运行状态,深入研究断路器状态监测的新方法,进一步提高缺陷诊断准确率是电网急需解决的难题。本文在分析断路器操动机构结... 详细信息

随着电网容量和规模的不断扩大,高压断路器数量越来越多。如何根据其运行过程中发出的多种信号监测并判断断路器运行状态,深入研究断路器状态监测的新方法,进一步提高缺陷诊断准确率是电网急需解决的难题。本文在分析断路器操动机构结构功能特点以及运动过程的基础上,提出将FMECA分析法应用到断路器状态监测信号量的确定中来。通过对断路器弹簧操动机构进行故障模式、影响及危害度分析,根据定性及定量计算的结果,确定了系统以分合闸线圈电流、声波以及振动信号作为监测参数,以能更好地全面掌握断路器机械状态。然后根据已有的在线监测经验,在综合分析断路器状态监测系统结构、功能和实现方案的基础上,搭建了一种基于多源信号联合分析的断路器状态监测系统。记录分合闸过程中的电流、声波和振动信号,并通过软件实现了信号采集、波形显示、数据存储和故障诊断等功能。满足了监测现场数据精准、信息全面、操作简便的监测要求,从根本上克服了现有监测方法的不足。接着将总体平均经验模态分解法应用到断路器声振信号特征向量的构造中来。断路器声振信号经EEMD分解后,选取IMF分量能量分布构成特征向量,并将LibSVM对各类状态分类准确率作为构造基本信度分配的权值。在研究多信号联合分析原理的基础上,提出了一种基于自适应权重的证据融合算法,避免了可能引起的证据冲突问题。最后在实验室中模拟了断路器基座松动和转轴卡涩故障状态并进行了故障验证试验且得到了准确的识别结果,验证了本文方法的可行性。

关键词：断路器操动机构 FMECA 总体平均经验模态分解多源信号

基于EEMD-SOBI的水电机组多源信息分离处理

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振动与冲击 2023年第4期42卷 229-235,294页

作者：职保平秦净净杨春景于洋开封市软基工程结构分析评价工程技术研究中心河南开封475004 河南省跨流域区域引调水运行与生态安全工程研究中心河南开封475004 黄河水利职业技术学院河南开封475004

水电机组振动观测信号包括相互耦合的水-机-电振源及各类噪声成分,本文提出采用集合经验模态分解-二阶盲辨识(ensemble empirical mode decomposition-second order blind source separation, EEMD-SOBI)的方法对多源观测信号进行识别... 详细信息

水电机组振动观测信号包括相互耦合的水-机-电振源及各类噪声成分,本文提出采用集合经验模态分解-二阶盲辨识(ensemble empirical mode decomposition-second order blind source separation, EEMD-SOBI)的方法对多源观测信号进行识别。对观测信号进行解相关等初步处理后,白化计算各信号二阶统计量,计算观测信号协方差对角矩阵,最终计算振源的最优估计,对振源成分进行识别。仿真计算和模拟计算的结果均表明,仅利用观测信号均可分离出源信息且对噪声不敏感,基本能够识别出源信息,针对某电站实测单信号和多信号分析时,可有效识别出信号源成分,为水电机组的振源识别提供支撑。

关键词：集合经验模态分解-二阶盲辨识(EEMD-SOBI) 水电机组多源信号振源识别

基于能量谱分析和DBSCAN改进算法的多源局部放电分类识别方法

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高电压技术 2023年第10期49卷 4335-4344页

作者：万中一胡岳陈炳树李延栋上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系上海200240 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海200240 国网甘肃省电力公司兰州730030

针对带电检测现场存在多源局部放电源及干扰脉冲信号,不能直接获得单类局部放电相位分布(phase resolved partial discharge,PRPD)谱图进行模式识别的问题,该文提出基于能量谱分析和基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial c... 详细信息

针对带电检测现场存在多源局部放电源及干扰脉冲信号,不能直接获得单类局部放电相位分布(phase resolved partial discharge,PRPD)谱图进行模式识别的问题,该文提出基于能量谱分析和基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)改进算法的局部放电多源信号分类识别方法。首先,采用能量谱分析提取检测脉冲选定频段的能量百分占比作为局部放电时间分布(time resolved partial discharge,TRPD)谱图特征值,该选定频段的中心频率和带宽由传感器性能参数确定;进而,根据单类脉冲信号选定频段的能量百分占比密度近似正态分布,提出并采用改进的DBSCAN算法实现多源信号的自适应聚类分离;最后,基于分类信号的PRPD谱图实现了局部放电信号的类型识别。实验结果表明,多源局部放电信号的识别准确率达到98.45%,该方法可用于变电站多源局部放电的现场带电检测与分类识别。

关键词：局部放电多源信号能量谱模式识别 DBSCAN改进算法

多源信号融合的感应电机转子断条故障诊断方法研究

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微电子学与计算机 2024年

作者：孙浩石颉崔宪吴宏杰苏州科技大学电子与信息工程学院江苏省建筑智慧节能重点实验室

鉴于感应电机系统的复杂性和运行状态的多变性，以及故障特征之间的相互重叠和干扰。本文提出一种基于改进斑马优化注意力机制的卷积神经网络（Improved convolutional neural networks for optimizing attention mechanisms in Zebra，... 详细信息

鉴于感应电机系统的复杂性和运行状态的多变性，以及故障特征之间的相互重叠和干扰。本文提出一种基于改进斑马优化注意力机制的卷积神经网络（Improved convolutional neural networks for optimizing attention mechanisms in Zebra，IZOA-Attention-CNN）多源信号融合方法，用于感应电机转子断条故障诊断。首先，采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN）自动提取原始信号中的有效故障特征；然后，通过引入注意力机制，对卷积神经网络提取的信号进行加权处理，以提高故障特征信号的表征能力。此外，为更好地综合多源信号的信息，分别使用电流信号和振动信号作为输入进行特征融合；使用改进的斑马优化算法对网络超参数进行寻优，从而训练转子断条故障诊断模型。实验结果表明，该模型在转子断条故障诊断方面表现出了高效性，其诊断精确率达到了98.65%。与其他深度学习模型相比，该模型表现更为优越。

关键词：多源信号特征融合感应电机 IZOA-Attention-CNN 斑马优化算法故障诊断

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基于多源信号的单向阀内泄漏预测研究

电子测量与仪器学报 2023年第1期37卷 222-230页

作者：李威童成彪吴家腾伍奕桦湖南农业大学机电工程学院长沙410128

单向阀作为液压系统重要元件,发生内泄漏故障时影响液压系统的工作效率和设备的安全稳定运行。针对单向阀内泄漏预测,提出了一种基于多源信号和布谷鸟搜索支持向量回归(CS-SVR)的单向阀内泄漏无损预测方法。首先建立单向阀内泄漏检测实... 详细信息

单向阀作为液压系统重要元件,发生内泄漏故障时影响液压系统的工作效率和设备的安全稳定运行。针对单向阀内泄漏预测,提出了一种基于多源信号和布谷鸟搜索支持向量回归(CS-SVR)的单向阀内泄漏无损预测方法。首先建立单向阀内泄漏检测实验平台,获得不同工况不同故障特征下单向阀内泄漏的振动信号和声发射信号。然后利用小波包能量分析方法,提取两种信号最优频带重构信号的均方根值作为预测变量,并结合阀前压力建立基于布谷鸟算法优化的支持向量机回归(CS-SVR)的多源信号预测模型。最后,将模型进行对比分析。结果表明,布谷鸟搜索算法相对于网格搜索法(GS)和粒子群算法(PSO)对SVR模型参数寻优优势更大;基于多源信号输入的预测方法相对于单源输入的预测方法精确程度更高,同时该方法能实现不同压力、不同故障类别、不同故障程度的单向阀内泄率预测,平均相对误差为8.97%鲁棒性较高,为阀内泄漏无损检测应用技术的开发奠定了基础。

关键词：单向阀内泄漏多源信号小波包分析支持向量机回归布谷鸟搜索

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数字化脉诊技术在心血管疾病中的应用进展

中国中医药信息杂志 2024年

作者：黄金连梁梦晨唐禹崔骥上海中医药大学中医学院上海市闵行区中西医结合医院

以脉图参数为主要诊断依据的数字化脉诊技术是中医诊断现代化、智能化发展的重要成果之一，脉诊仪采集脉象信号进行特征分析促进了中医脉诊的客观化、数字化进展。本文从脉诊仪的传感器类型及研究成果、脉象信号分析方法及应用、多源信... 详细信息

以脉图参数为主要诊断依据的数字化脉诊技术是中医诊断现代化、智能化发展的重要成果之一，脉诊仪采集脉象信号进行特征分析促进了中医脉诊的客观化、数字化进展。本文从脉诊仪的传感器类型及研究成果、脉象信号分析方法及应用、多源信号融合的传感器研发和分析方法以及脉图参数和心血管疾病的相关性四个方面探讨数字化脉诊技术的研究应用进展，为数字化脉诊技术的进一步发展提供新的研究思路和方法。

关键词：脉诊仪脉图高血压冠心病多源信号四诊现代化