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小波包能量熵在带并联电抗器的单相自动重合闸故障识别中的应用

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小波包能量熵在带并联电抗器的单相自动重合闸故障识别中的应用

作者：王君辽宁工业大学

学位级别：硕士

为了使单相自动重合闸能够可靠重合于瞬时性故障，避免重合于永久性故障，提高系统运行的可靠性，增强输电线路的稳定性，人们希望单相自动重合闸能够识别瞬时性故障和永久性故障。论文应用小波包能量熵理论，进行单端及两端带并联电抗... 详细信息

为了使单相自动重合闸能够可靠重合于瞬时性故障，避免重合于永久性故障，提高系统运行的可靠性，增强输电线路的稳定性，人们希望单相自动重合闸能够识别瞬时性故障和永久性故障。论文应用小波包能量熵理论，进行单端及两端带并联电抗器的高压输电线路单相自动重合闸故障类型识别研究。根据带并联电抗器的高压输电线路，在发生瞬时性故障和永久性故障情况下，并联电抗器两端的电压与小中性点电抗器两端的电压不同，选择相应频率区间作为特征频带，在这些频段上应用小波包能量熵，计算出并联电抗器两端的电压与小中性点电抗器两端电压信号的熵值比，并且将这个比值定义为故障类型对系统的影响度，根据构建的故障判据，进行故障类型识别。本文采用MTLAB软件搭建仿真模型通过对不同运行方式下，不同故障点位置，以及不同过渡电阻情况下的仿真，结果表明，本文提出的方法在一端及两端带并联电抗器的单相重合闸故障识别中，都能可靠地判别出故障类型，并且不受故障位置，过渡电阻和系统运行方式的影响。

关键词：单相自动重合闸瞬时性故障永久性故障小波包能量熵并联电抗器

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基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断

沈阳工业大学学报 2013年第6期35卷 606-612页

作者：刘晓明王丽君侯春光赵洋刘湘宁沈阳工业大学电气工程学院沈阳110870 中航工业天津航空机电有限公司科研设计所天津300308

为了实现低压串联故障电弧的有效诊断,基于ULI699标准搭建了交流电压为220 V、频率为50 Hz的串联故障电弧实验平台,并对不同负载回路正常工作电流以及串联故障电弧电流进行数据采集,提出基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断方法.通... 详细信息

为了实现低压串联故障电弧的有效诊断,基于ULI699标准搭建了交流电压为220 V、频率为50 Hz的串联故障电弧实验平台,并对不同负载回路正常工作电流以及串联故障电弧电流进行数据采集,提出基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断方法.通过对电流信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵作为特征向量描述故障电弧电流信号在不同频段的能量分布.采用主元分析(PCA)法提取特征向量的主元作为BP神经网络的输入,实现样本最优压缩以简化神经网络结构.仿真结果表明,该方法故障诊断准确率较高,能够有效地识别串联故障电弧.

关键词：故障电弧 BP神经网络故障诊断电气火灾主元分析小波包小波包能量熵特征提取

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基于小波包能量熵和DBN的轴承故障诊断

电子测量与仪器学报 2019年第2期31卷 32-38页

作者：赵光权姜泽东胡聪高永成牛广行哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所哈尔滨150080 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004 南卡罗来纳大学电气工程系哥伦比亚29208

轴承是旋转机械设备的关键部件,目前已有很多轴承故障诊断方法,但其中一些方法只能针对特定的轴承故障进行诊断,可能不适用于其他轴承故障问题,而且大部分方法的诊断准确率还可以进一步提高。提出小波包能量熵与深度置信网络(DBN)相结... 详细信息

轴承是旋转机械设备的关键部件,目前已有很多轴承故障诊断方法,但其中一些方法只能针对特定的轴承故障进行诊断,可能不适用于其他轴承故障问题,而且大部分方法的诊断准确率还可以进一步提高。提出小波包能量熵与深度置信网络(DBN)相结合的方法进行轴承故障诊断。首先对轴承振动信号进行小波包变换,然后以能量熵的形式构建特征向量,这些特征向量含有不同频段内的振动能量大小,可以用于区分各种轴承故障。最后利用基于DBN的深度模型对能量熵特征向量进行故障识别。使用两类轴承数据集进行验证,分别获得100%和99.5%的故障识别准确率。实验结果表明,该诊断方法具有较好的通用性,而且可以达到很高的诊断准确率。

关键词：轴承故障诊断小波包能量熵特征提取深度置信网络

基于小波包能量熵和DBN的MMC-HVDC输电线路单极接地故障定位方法

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南方电网技术 2021年第2期15卷 82-91页

作者：叶鑫杰兰生肖思捷原永滨福州大学电气工程与自动化学院福州350108

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故... 详细信息

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故障定位方法。通过对不同条件下故障波形中所包含的故障信息进行分析,运用小波包能量熵提取双端故障电压波形中深层故障特征并构造新的特征矩阵。基于新的特征矩阵搭建DBN模型并通过粒子群寻优(particle swarm optimization,PSO)算法对其模型参数进行寻优,最终利用DBN回归机制实现精确的故障定位。利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC搭建了±250 kV双端MMC-HVDC系统模型并在线路上进行不同位置、不同过渡电阻的单极接地故障模拟仿真。为了对比测试模型的定位精度性能,与基于支持向量机(support vector machine,SVM)的故障定位方法相比较。实验结果表明,该方法在20 kHz的低采样频率下可以精准可靠地定位过渡电阻高达4000Ω以内的直流线路单极接地故障。

关键词： MMC-HVDC 高阻接地故障小波包能量熵粒子群寻优算法深度信念网络

基于小波包能量熵和随机森林的级联H桥多电平逆变器故障诊断

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第2期56卷 284-289页

作者：陈石张兴敢南京大学电子科学与工程学院南京210023

为了提升级联H桥多电平逆变器故障诊断的准确性和高效性,提出一种基于小波包能量熵和随机森林的故障诊断方法 .首先对级联H桥多电平逆变器的输出电压进行小波包分解,提取小波包能量熵构建故障特征;然后采用主成分分析法对故障特征进行... 详细信息

为了提升级联H桥多电平逆变器故障诊断的准确性和高效性,提出一种基于小波包能量熵和随机森林的故障诊断方法 .首先对级联H桥多电平逆变器的输出电压进行小波包分解,提取小波包能量熵构建故障特征;然后采用主成分分析法对故障特征进行维数约简,以降低诊断模型的训练时间;最后采用经参数调优后的随机森林模型对逆变器故障进行分类诊断.基于Matlab平台,将该诊断策略与传统的基于快速傅里叶变换的SVM(Support Vector Machine)方法以及基于小波变换的BP(Back Propagation)神经网络方法进行对比.仿真结果表明,针对级联H桥多电平逆变器中功率开关晶体管开路故障,基于小波包能量熵和随机森林诊断策略的故障识别率更高,可有效提升故障诊断率至97%左右.

关键词：故障诊断级联H桥多电平逆变器小波包能量熵随机森林

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提速道岔小波包能量熵故障诊断方法

铁道科学与工程学报 2015年第2期12卷 269-274页

作者：安春兰甘方成罗微秦发园华东交通大学轨道交通学院江西南昌330013 北京全路通信信号研究设计院有限公司北京100073

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,... 详细信息

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,然后根据能量熵定义故障诊断指标,并对每相电流的故障诊断指标设定2个阈值,来定量划分故障类型。实验结果表明:道岔不同故障情况下,三相电流小波包能量熵分布有一定的规律,故障诊断指标阈值的设定能有效划分道岔故障类型,待测样本测试结果与现场诊断结果一致。

关键词：转辙机道岔故障诊断小波包分析小波包能量熵

基于小波包能量熵和小波熵的车轴裂纹声发射特征提取研究

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基于小波包能量熵和小波熵的车轴裂纹声发射特征提取研究

作者：李晓龙大连交通大学

学位级别：硕士

随着现代高速铁路的发展,列车运行速度越来越快,列车运行的安全问题也越来越受到人们的重视。车轴作为列车重要部件,其重要性不言而喻,对列车安全关系重大,因此车轴的实时监测诊断,避免车轴在车辆运行过程中损坏成了一项艰巨而重要的任... 详细信息

随着现代高速铁路的发展,列车运行速度越来越快,列车运行的安全问题也越来越受到人们的重视。车轴作为列车重要部件,其重要性不言而喻,对列车安全关系重大,因此车轴的实时监测诊断,避免车轴在车辆运行过程中损坏成了一项艰巨而重要的任务。因此我们需要通过各种方法对车轴进行故障诊断,及时发现故障问题并处理,因此对车轴声发射信号的故障诊断具有非常重要的实际性意义。本文首先介绍了声发射检测技术和传统故障诊断技术,以及国内外的相关研究现状。本文第一大部分探讨了小波包能量熵方法在车轴声发射信号故障诊断中的应用。结合小波包和能量熵分析的优点,提出一种小波包能量熵车轴裂纹故障诊断方法。先对声发射信号进行小波包分解成八个频带,通过小波包能量谱分析得知故障特征主要集中前4个频带,然后计算前4个频带小波包能量熵值,设置评价参数进行评价;然后通过MATLAB软件进行仿真分析,把正常声发射信号和裂纹声发射信号整合成一个信号,并设置滑动窗口对整合信号进行分析,再分析图表熵值变化,找出故障特征,证明了小波包能量熵方法能有效提取车轴声发射信号故障体征。本文第二大部分基于小波熵理论,选取频谱熵、小波频谱熵、小波能量熵、小波包能量香农熵和特定子频带能量熵五种方法在声发射信号故障诊断中进行应用比较。在对正常声发射信号和裂纹声发射信号进行时频分析、小波分解、小波包分解之后,选取五种熵方法对信号进行熵值计算,提取各项的特征值。设置滑动窗口来对整合信号进行模拟验证,选择出最优的特征进行提取,最后设置评价参数进行评价比较。并用MATLAB软件对实验数据进行分析,设置滑动窗口使熵值以曲线的形式体现在图表中,更加方便直观的对故障特征差异进行对比,分析得知,频谱熵方法和特定子频带能量熵方法能更好的提取声发射信号故障特征。

关键词：故障诊断小波包能量熵小波熵声发射信号

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基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

工矿自动化 2010年第8期36卷 56-61页

作者：李宁任子晖刘伟伟王巍中国矿业大学信电学院江苏徐州221008

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本... 详细信息

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。

关键词：电能质量小波包能量熵主分量分析概率神经网络扰动识别

基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断

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电子测量技术 2011年第6期34卷 110-113页

作者：肖玉飞刘祖润李目湖南科技大学信息与电气工程学院湘潭411201

提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通... 详细信息

提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通过选取恰当的核函数与多分类方法,对支持向量机进行训练,建立故障模式分类器,并在不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。

关键词：小波包能量熵支持向量机核函数模拟电路故障诊断