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基于光纤光栅电流传感器和POVMD-TKEO的配电线路故障行波精确定位
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作者 钱天成 方英杰 +2 位作者 陈州浩 周一新 郑怡 《电工技术》 2025年第11期122-125,共4页
为提升配网架空线路故障定位精度,提出了一种基于光纤光栅电流传感器和POVMD-TKEO的配电线路故障行波精确定位方法。首先基于磁致伸缩材料,定制化开发可精准感知配电线路负荷电流的前端光纤光栅传感单元,实时采集电流信号;然后对电流信... 为提升配网架空线路故障定位精度,提出了一种基于光纤光栅电流传感器和POVMD-TKEO的配电线路故障行波精确定位方法。首先基于磁致伸缩材料,定制化开发可精准感知配电线路负荷电流的前端光纤光栅传感单元,实时采集电流信号;然后对电流信号进行预处理,获取用于故障诊断的高频行波电流信号;再基于POVMD-TKEO算法实现故障行波波头精准标定,进而实现配电线路故障精确定位;最后通过实际采集的历史数据,验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 光纤光栅电流传感器 鹦鹉优化算法 VMD tkeo算子
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基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取 被引量:7
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作者 李葵 范玉刚 吴建德 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第17期195-199,共5页
为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息... 为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离,提取信号的突变信息;利用TKEO计算突变信息的瞬时能量,对该能量信号进行频谱分析,从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征,用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取,利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型,表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 奇异值分解 TEAGER能量算子 故障诊断 SINGULAR Value Decomposition(SVD) Teager-Kaiser Energy Operator(tkeo)
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基于SVD——形态降噪的TKEO故障诊断方法研究 被引量:4
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作者 黄刚劲 范玉刚 +1 位作者 冯早 齐鹏 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第7期29-32,37,共5页
针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)-形态降噪的Teager能量算子(TKEO)故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分... 针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)-形态降噪的Teager能量算子(TKEO)故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分量信号进行筛选,并对其进行重构;最后利用TKEO计算重构信号的瞬时能量,得到信号的能量谱,提取振动信号的特征。将提出的方法应用于滚动轴承故障分析,结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息。 展开更多
关键词 奇异值分解 形态学滤波 峭度准则 TEAGER能量算子 故障诊断
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基于改进型CEEMDAN-TKEO滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:2
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作者 夏长凤 《机械传动》 CSCD 北大核心 2017年第9期194-198,共5页
针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于改进型CEEMDAN和Teager能量算子(TKEO)的诊断方法。首先,将传感器测得的故障振动信号采用CEEMDAN改进算法分解,得到多个固有模态函数(IMF),此过程可以削弱噪声成分的干扰,增强故障特征;然后... 针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于改进型CEEMDAN和Teager能量算子(TKEO)的诊断方法。首先,将传感器测得的故障振动信号采用CEEMDAN改进算法分解,得到多个固有模态函数(IMF),此过程可以削弱噪声成分的干扰,增强故障特征;然后,计算最具相关性模态信号的Teager能量算子并进行包络谱分析,通过谱中的频率成分实现故障诊断。实验结果表明,基于改进型CEEMDAN和Teager能量算子的诊断方法能够有效提取轴承故障信号中的微弱特征信息,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 改进型 CEEMDAN tkeo
原文传递
时变负载下笼型电机转子断条故障诊断方法 被引量:3
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作者 石颉 孙浩 孔令崧 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第4期113-121,共9页
针对时变负载下,笼型电机定子电流呈现出非平稳、非周期性,使得现有时变负载下的转子断条故障识别方法受电流基频调制影响而出现诊断失效的问题,提出了一种基于提格-凯撒能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)的时变负载下笼型... 针对时变负载下,笼型电机定子电流呈现出非平稳、非周期性,使得现有时变负载下的转子断条故障识别方法受电流基频调制影响而出现诊断失效的问题,提出了一种基于提格-凯撒能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)的时变负载下笼型电机转子断条故障诊断方法。该方法采用TKEO提取电流信号的瞬时频率,以判断电机断条故障的严重程度。为验证该方法的有效性和优越性,通过实验获取不同健康状态和不同负载条件下的电流信号,并对其进行诊断。同时将分析结果与传统方法进行了多维度的比较。结果表明:该方法在时变负载下能够更准确地区分电机的健康状态,对负载扰动具有更强的鲁棒性,特别是轻载运行状态下,该方法的相对变化梯度数值差异相较于传统方法高4~6倍,此外,提取到的故障频率波动范围更集中在0~5 Hz之间。 展开更多
关键词 时变负载 笼型电机 转子故障 tkeo 故障诊断
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CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究 被引量:6
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作者 黄刚劲 范玉刚 黄国勇 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期304-308,316,共6页
为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本... 为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 CEEMD 广义形态差值滤波器 tkeo 滚动轴承 故障诊断
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基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究 被引量:57
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作者 李辉 郑海起 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期15-17,22,共4页
提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术。首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计... 提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术。首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 经验模态分解 TEAGER能量算子 信号处理
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基于参数优化变分模态分解的电缆故障点中点行波测距 被引量:2
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作者 胡业林 杨杰 《电工技术》 2023年第17期17-24,共8页
针对传统的电缆行波测距方法中由计算得到的行波速度与实际速度间存在误差及行波波头标定不准确的问题,提出了一种新的相模变换来获取行波模值分量,并采用了中点行波测量法,使用乌燕鸥优化算法优化的变分模态分解对行波特征进行分解,用T... 针对传统的电缆行波测距方法中由计算得到的行波速度与实际速度间存在误差及行波波头标定不准确的问题,提出了一种新的相模变换来获取行波模值分量,并采用了中点行波测量法,使用乌燕鸥优化算法优化的变分模态分解对行波特征进行分解,用Teager-Kaiser能量算子来进行波头标定。在MATLAB/Simulink仿真模型中进行测试,所提方法与小波变换及经验模态分解相比,在一定的噪声范围内均具有优异的准确度。 展开更多
关键词 行波测距 中点行波测量法 乌燕鸥优化算法 变分模态分解 Teager-Kaiser能量算子
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火炮射击冲击加速度信号提取方法研究 被引量:5
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作者 张宇曦 贾彦斌 +2 位作者 张凤云 闫琦 白羽 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第5期106-110,共5页
火炮结构在受到射击产生的冲击时易发生故障,最终影响火炮的寿命和性能。故障信号通常淹没在冲击加速度信号中,不易被识别。针对上述问题提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量算子的信号提取方法,通过能量算子增强冲击响应特征,改进传统... 火炮结构在受到射击产生的冲击时易发生故障,最终影响火炮的寿命和性能。故障信号通常淹没在冲击加速度信号中,不易被识别。针对上述问题提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量算子的信号提取方法,通过能量算子增强冲击响应特征,改进传统EWT的频谱分割方法,将火炮加速度信号分解为多个模态,有效地提取火炮的冲击特征。实验表明,改进后的EWT方法相对传统EWT对故障信号提取效果更好,时频图表现更清晰。 展开更多
关键词 火炮冲击 经验小波变换 能量算子
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基于多特征量的电能质量复合扰动识别方法研究 被引量:1
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作者 邢建平 《山东电力技术》 2017年第4期16-21,共6页
针对目前电能质量扰动定位与识别困难的问题,提出了基于多特征量的电能质量复合扰动识别方法。该方法将EEMD、改进TK能量算子、Hilbert变换、扩展Prony算法相结合得到信号主要特征量,确定各特征量阈值,设计了决策树分类器进行快速的扰... 针对目前电能质量扰动定位与识别困难的问题,提出了基于多特征量的电能质量复合扰动识别方法。该方法将EEMD、改进TK能量算子、Hilbert变换、扩展Prony算法相结合得到信号主要特征量,确定各特征量阈值,设计了决策树分类器进行快速的扰动识别,避免了因训练样本不足引起的较大误差,在较大程度上缩短了识别时间。选取包括10种复合扰动在内的17种扰动信号进行仿真验证,仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,可同时适用于单一和复合电能质量扰动信号的识别。 展开更多
关键词 EEMD 改进TK算子 Hilbert谱分析 扩展Prony 决策树分类器
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A simple decision tree-based disturbance monitoring system for VSC-based HVDC transmission link integrating a DFIG wind farm 被引量:2
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作者 Rajesh Babu Damala Rajesh Kumar Patnaik Ashish Ranjan Dash 《Protection and Control of Modern Power Systems》 2022年第1期363-381,共19页
Fault detection and classification is a key challenge for the protection of High Voltage DC(HVDC)transmission lines.In this paper,the Teager-Kaiser Energy Operator(TKEO)algorithm associated with a decision tree-based ... Fault detection and classification is a key challenge for the protection of High Voltage DC(HVDC)transmission lines.In this paper,the Teager-Kaiser Energy Operator(TKEO)algorithm associated with a decision tree-based fault classi-fier is proposed to detect and classify various DC faults.The Change Identification Filter is applied to the average and differential current components,to detect the first instant of fault occurrence(above threshold)and register a Change Identified Point(CIP).Further,if a CIP is registered for a positive or negative line,only three samples of currents(i.e.,CIP and each side of CIP)are sent to the proposed TKEO algorithm,which produces their respective 8 indices through which the,fault can be detected along with its classification.The new approach enables quicker detection allowing utility grids to be restored as soon as possible.This novel approach also reduces computing complexity and the time required to identify faults with classification.The importance and accuracy of the proposed scheme are also thor-oughly tested and compared with other methods for various faults on HVDC transmission lines. 展开更多
关键词 Change Identification Filter Differential current DC faults Simple Decision Tree Fault classifier HVDC transmission link Renewable Energy tkeo algorithm
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