基于语谱图和轻量化2D-DSCNN的电能质量扰动识别方法

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作者 刘永强 王金梅 +1 位作者 关雪涛 李峰 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第6期147-155,共9页

针对复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)信号难以精确分类识别的问题,提出一种基于语谱图和轻量化二维深度可分离卷积神经网络(2 dimensional depthwise separable convolution,2D⁃DSCNN)的PQDs识别方法。首先,采用时间... 针对复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)信号难以精确分类识别的问题,提出一种基于语谱图和轻量化二维深度可分离卷积神经网络(2 dimensional depthwise separable convolution,2D⁃DSCNN)的PQDs识别方法。首先,采用时间-频率分析,将PQDs信号转换为语谱图,以图像形式呈现复杂信号数据;其次,采用深度可分离卷积技术,构建轻量级的2D⁃DSCNN模型,分类识别不同PQDs信号的语谱图;最后,用仿真试验验证所提方法的可行性与有效性。研究结果表明,该方法能有效识别和分类各种PQDs信号,具有较高的准确率和较强的抗噪声能力,且该模型轻量化程度较高,适用于边缘设备部署和实时监控。 展开更多

关键词 电能质量扰动信号 二维卷积神经网络 语谱图 深度可分离卷积 扰动信号识别 轻量化神经网络

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基于MSSVD与MUSIC的电缆缺陷定位方法

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作者 徐梓程 邱立 《电气应用》 2025年第12期86-95,共10页

针对传统基于频域反射的电缆缺陷定位方法存在的自适应调整能力差、虚假缺陷信号多等问题,提出了一种基于多级奇异值分解(MSSVD)与多重信号分类(MUSIC)的电缆缺陷定位方法。首先,利用传输线理论建立电力电缆的宽频阻抗谱模型,并说明相... 针对传统基于频域反射的电缆缺陷定位方法存在的自适应调整能力差、虚假缺陷信号多等问题,提出了一种基于多级奇异值分解(MSSVD)与多重信号分类(MUSIC)的电缆缺陷定位方法。首先,利用传输线理论建立电力电缆的宽频阻抗谱模型,并说明相位谱定位缺陷的原理;然后,利用MSSVD分离宽频阻抗谱的相位谱,得到不同缺陷信息主导的分量信号,并通过MUSIC将各分量信号的特征空间分解与投影,得到各分量信号的功率谱曲线;最后,根据各功率谱曲线的归一化与求和得到缺陷定位谱图。搭建不同缺陷状态与测试条件下的仿真电缆缺陷定位模型,验证了所提方法的普适性与可行性。在700 m长的真实10 kV电力电缆上开展缺陷定位研究,结果表明,所提方法能准确定位真实电缆中的缺陷,定位相对误差为0.31%。与传统的电缆缺陷定位方法相比,该方法具备更强的自适应调整能力,可有效减少虚假缺陷位置的反射信号,提高缺陷定位结果的准确性。 展开更多

关键词 电力电缆 缺陷定位 宽频阻抗谱 MSSVD MUSIC 缺陷定位谱图

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基于电化学噪声技术的碳钢大气腐蚀行为监测方法 被引量：6

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作者 胡欢欢 邓培昌 +2 位作者 胡杰珍 王贵 黎祖欢 《装备环境工程》 CAS 2017年第9期68-72,共5页

目的基于电化学噪声技术搭建了Q235碳钢腐蚀行为监测系统,对海洋大气环境下Q235碳钢的腐蚀过程进行监测。方法采用时域谱图、频域谱图方法对采集的电化学噪声数据进行分析。结果 0.5~2.0 h(晴天),电流噪声幅值较小,时域谱图出现少数暂态... 目的基于电化学噪声技术搭建了Q235碳钢腐蚀行为监测系统,对海洋大气环境下Q235碳钢的腐蚀过程进行监测。方法采用时域谱图、频域谱图方法对采集的电化学噪声数据进行分析。结果 0.5~2.0 h(晴天),电流噪声幅值较小,时域谱图出现少数暂态峰,频域谱图无白噪声区,电极处于钝化期;46~47.5 h(降雨),电流噪声波动变大,谱图出现大量暂态峰,PSD的斜率快速下降,电极表面出现蚀点,电极处于稳态点蚀期。结论该监测系统很好地实现了对海洋大气下Q235碳钢腐蚀行为的连续监测。 展开更多

关键词 电化学噪声 时域谱图 功率谱密度

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基于AOK TFR理论的电力系统暂态信号分析新方法 被引量：5

4

作者 金国彬 李玲 +1 位作者 黄绍平 李靖 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期63-67,81,共6页

提出一种基于自适应最优核时频分布(AOKTFR)理论的电力系统暂态信号特征分析新方法。该方法首先对信号求取模糊函数,并在模糊域采用自适应最优高斯核函数抑制交叉项,然后求模糊函数的二维傅里叶变换,从而得到仅有自项分量的时频分布,并... 提出一种基于自适应最优核时频分布(AOKTFR)理论的电力系统暂态信号特征分析新方法。该方法首先对信号求取模糊函数,并在模糊域采用自适应最优高斯核函数抑制交叉项,然后求模糊函数的二维傅里叶变换,从而得到仅有自项分量的时频分布,并在此基础上实现时频平面脊信息的提取。分别以绕线式异步电动机转子绕组单相开焊故障和变压器内部、外部故障的区分为例进行仿真。仿真结果表明:该方法适用于多分量、时变的非平稳信号的分析,具有很好的时频聚集性、强自适应性和抗噪声性能,且不受交叉项的影响;脊信息的提取进一步提高了时频分辨率。 展开更多

关键词 AOK TFR 脊 电力系统 暂态信号 频谱重排

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基于卷积神经网络的局部放电声音识别研究 被引量：13

5

作者 汪志成 王泽旺 +2 位作者 朱梦帆 纪荣焕 张斌 《电子测量技术》 北大核心 2023年第20期148-155,共8页

针对变压器与中压开关柜传统绝缘状态检测方法依赖人工的问题,本文基于可听声声音识别方法,通过将电力设备放电故障声音与正常工况声音、环境噪声进行混叠制作样本集,以模拟真实电力设备运行环境;对故障声音进行预处理后,使用声谱图提... 针对变压器与中压开关柜传统绝缘状态检测方法依赖人工的问题,本文基于可听声声音识别方法,通过将电力设备放电故障声音与正常工况声音、环境噪声进行混叠制作样本集,以模拟真实电力设备运行环境;对故障声音进行预处理后,使用声谱图提取声音的短时频率、能量分布等特征,构建声谱图数据集,结合改进的卷积神经网络实现对放电故障的检测;通过加入注意力机制,调节指数衰减学习率、数据集样本数量、音频采样率等方式进一步提升网络的精度,最终设计的网络模型识别准确率最高可达99.2%,相比其他检测方法优势明显,可实现对放电故障的在线检测。 展开更多

关键词 电力设备 局部放电 声谱图 声音识别 卷积神经网络

原文传递

用倒频谱分析纱条条干不匀 被引量：2

6

作者 陈跃华 李汝勤 吴军广 《中国纺织大学学报》 CSCD 1991年第2期97-106,共10页

本文用倒频谱分析技术研究了纱条条干不匀结构。从UT-ⅡB型条干均匀度仪取出纱条不匀的电信号送入信号分析仪,构成倒频谱分析的测试系统。通过实验和理论分析可知,用倒频谱分析纱条条干不匀,可以提取出一般波谱图中无法得到的信息,有助... 本文用倒频谱分析技术研究了纱条条干不匀结构。从UT-ⅡB型条干均匀度仪取出纱条不匀的电信号送入信号分析仪,构成倒频谱分析的测试系统。通过实验和理论分析可知,用倒频谱分析纱条条干不匀,可以提取出一般波谱图中无法得到的信息,有助于进一步分析纱条不匀的成因。 展开更多

关键词 纱条 均匀度 对数化倒频谱 功率谱

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新型激光多普勒微循环分析系统的研制

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作者 乔月印 蔡克家 +3 位作者 乔峰 崔探星 陈书基 仇伟红 《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期60-66,共7页

医疗器械正沿着无创伤、微型化、智能化的方向发展,本科研组研制的新型激光多普勒微循环分析系统正是顺应这一趋势而设计的.该系统采用先进的激光多普勒技术,成功地对传统的激光多普勒血流仪进行了改进,采用安全、稳定、小巧的半导体激... 医疗器械正沿着无创伤、微型化、智能化的方向发展,本科研组研制的新型激光多普勒微循环分析系统正是顺应这一趋势而设计的.该系统采用先进的激光多普勒技术,成功地对传统的激光多普勒血流仪进行了改进,采用安全、稳定、小巧的半导体激光器和高灵敏达林顿光敏三极管,并使用电缆传输信号;在计算方法上,创造性地利用功率谱来计算血流参数.整个系统灵敏、稳定、成本低廉,已应用于临床和科研实践,深受用户的好评.本文将详细讲述系统的硬件和软件设计. 展开更多

关键词 激光多普勒 微循环 激光 达林顿光敏三极管 功率谱

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并联混合型有源电力滤波器的建模仿真 被引量：5

8

作者 严芳芳 《现代电子技术》 2012年第2期208-210,共3页

为了达到抑制谐波污染的目的,采用了并联混合型有源滤波器的方法,并在Matlab/Simulink平台针对并联混合型有源滤波器的各个组成部分建立了仿真模型,并对该APF进行了详尽的动态仿真。通过频谱图分析数据结果,说明了谐波得到有效的补偿,... 为了达到抑制谐波污染的目的,采用了并联混合型有源滤波器的方法,并在Matlab/Simulink平台针对并联混合型有源滤波器的各个组成部分建立了仿真模型,并对该APF进行了详尽的动态仿真。通过频谱图分析数据结果,说明了谐波得到有效的补偿,获得了比较满意的仿真效果,为并联混合型有源滤波器应用于实际提供了设计依据。 展开更多

关键词 并联混合型有源电力滤波器 仿真模型 MATLAB 频谱图

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融合声纹信息的能量谱图在鸟类识别中的研究 被引量：6

9

作者 杨春勇 祁宏达 +4 位作者 彭焱秋 尹滨 侯金 舒振宇 陈少平 《应用声学》 CSCD 北大核心 2020年第3期453-463,共11页

常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高。该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定... 常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高。该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定量识别鸣声声纹特征。通过对分贝能量进行颜色映射得到能量谱图,提取其视觉特征所表达的声学特征,分析归纳得到鸟类特有鸣声模式。在特征提取步骤中,选用识别速度快的局部二值模式、识别鲁棒性高的方向梯度直方图两个参数表征鸟鸣声谱图的边缘声纹;在识别步骤中,用局部二值模式和方向梯度直方图两种特征分别与支持向量机、K最近邻和随机森林3种分类器算法进行两两组合构建识别模型测试。对15种原始带噪鸟类鸣声数据集进行交叉验证,VPS-BR模型的平均识别率比MFCC+GMM组合模型高出11.3%,方向梯度直方图特征与K最近邻分类器的组合模型识别率达90.5%,表现出较好的抗噪性能和识别性能。最后针对样本数据集缺乏问题,使用生成对抗网络进行图像增强,进一步将识别率提升1.48%。 展开更多

关键词 鸟类识别 能量谱图 局部二值模式 方向梯度直方图 生成对抗网络

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矩形与面包形磁钢永磁同步电机噪声对比分析

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作者 孟玉龙 张驰 +2 位作者 陈进华 高云鹏 李争 《微电机》 2021年第10期7-12,共6页

为了对比分析矩形磁钢和面包形磁钢永磁同步电机运行时产生的0阶振动噪声,从理论上对电机的径向电磁力波进行推导,对力波的的磁密来源进行了分析,讨论了两种不同磁钢形状的永磁同步电机的0阶振动噪声。基于Workbench仿真平台,对这两种... 为了对比分析矩形磁钢和面包形磁钢永磁同步电机运行时产生的0阶振动噪声,从理论上对电机的径向电磁力波进行推导,对力波的的磁密来源进行了分析,讨论了两种不同磁钢形状的永磁同步电机的0阶振动噪声。基于Workbench仿真平台,对这两种不同磁钢形状的36槽24极永磁同步电机进行仿真分析,得到两种电机的0阶6倍频力波的组成和0阶径向电磁力波的傅里叶分析结果;对电机定子的结构分别进行有限元建模和解析计算,得出电机结构的固有模态;通过解析计算的方法,得到电机定子表面的0阶电磁力振动位移频谱图;最后,通过计算电机的声辐射效率,对电机外部声场进行快速建模,计算出电机0阶电磁力声功率级频谱图。研究表明:面包形磁钢永磁同步电机的振动噪声要远小于矩形磁钢永磁同步电机的振动噪声。 展开更多

关键词 永磁同步电机 电磁噪声 0阶电磁力波 模态 声功率级频谱图

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基于时-相合成谱图的电力电容器薄膜局部放电模式识别方法 被引量：4

11

作者 林丽妲 李洁 +4 位作者 雷梅梅 邸振国 卜泽伟 李斯盟 熊庆 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2023年第4期93-99,共7页

局部放电类型与电力电容器薄膜早期绝缘劣化程度密切相关,对局部放电类型的准确识别将有效改善电容器的运行状态和保障电网安全。本文设计了金属化薄膜电容器中易产生的薄膜间尖端缺陷、气隙缺陷和沿面缺陷模型,分析了电容器薄膜局部放... 局部放电类型与电力电容器薄膜早期绝缘劣化程度密切相关,对局部放电类型的准确识别将有效改善电容器的运行状态和保障电网安全。本文设计了金属化薄膜电容器中易产生的薄膜间尖端缺陷、气隙缺陷和沿面缺陷模型,分析了电容器薄膜局部放电的时间序列谱图和相位分布谱图特性及平均放电量Q和放电重复率F的发展规律。将Q和F的变化曲线取点拟合,并与局部放电信号进行相关性分析,将相关性系数作为时域特征量。提取局部放电相位分布谱图的正负半周偏斜度、正负半周陡峭度和正负半周不对称度作为相位特征量。提出了一种基于时-相合成雷达谱图的电力电容器薄膜局部放电模式识别方法。通过对合成谱图中特征量封闭图形外接矩形的重心坐标进行聚类分析,利用重心坐标分布的象限对薄膜局部放电进行模式识别。结果表明:该方法相较于传统的单一谱图模式识别准确率更高,为电容器设备的在线监测和故障诊断提供了理论依据。 展开更多

关键词 电力电容器 金属化薄膜 局部放电 模式识别 时-相合成谱图

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基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究 被引量：8

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作者 吴帆 刘艳霞 +1 位作者 刘力铭 何彦德 《电声技术》 2020年第1期76-80,共5页

利用声音信号对电力变压器进行故障诊断是一种不停机的设备维护方法,可以诊断变压器故障类型或预测故障产生的时间。声音诊断相对于其他诊断方式有许多优点,但是传统的声音自动诊断方法识别率不够理想。为了探索深度学习技术在声音故障... 利用声音信号对电力变压器进行故障诊断是一种不停机的设备维护方法,可以诊断变压器故障类型或预测故障产生的时间。声音诊断相对于其他诊断方式有许多优点,但是传统的声音自动诊断方法识别率不够理想。为了探索深度学习技术在声音故障诊断方面的可行性,本文采集了真实变压器在正常状态、老化和放电两种故障运行状态下发出的声音信号,对信号分别进行了声谱图转换和梅尔对数谱图的转换,输入一种高效轻量级卷积神经网络--Mobile Net深度学习模型中开展了训练。训练结果表明,将卷积神经网络应用在变压器故障声音诊断上能够得到较高的准确率,尤其是采用梅尔对数谱图对三种状态下识别准确率均能达到99%以上,而采用声谱图进行训练对放电类型的故障识别率较高,老化故障识别率不够理想。 展开更多

关键词 电力变压器声音故障诊断 卷积神经网络 MOBILE NET 声谱图 梅尔对数谱图

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基于COM组件技术的XLPE电缆局放检测系统开发 被引量：1

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作者 李艳 张周胜 +2 位作者 宗明 王卫斌 张春瑜 《华东电力》 北大核心 2009年第2期272-275,共4页

对XLPE电缆的局部放电进行检测是评判该电缆绝缘状况的重要方法之一。采用MATLAB与VB混合编程设计电缆局放检测系统,既能满足系统直观可视性的要求又能解决大量的数据分析、谱图显示问题。介绍整个电缆局放系统的软硬件结构、COM组件技... 对XLPE电缆的局部放电进行检测是评判该电缆绝缘状况的重要方法之一。采用MATLAB与VB混合编程设计电缆局放检测系统,既能满足系统直观可视性的要求又能解决大量的数据分析、谱图显示问题。介绍整个电缆局放系统的软硬件结构、COM组件技术、COM组件技术在系统中的应用实例。 展开更多

关键词 VB MATLAB 组件对象模型 电缆局放检测 电源电压图 谱图

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