基于一维盲源分离的滚动轴承故障诊断

盲源分离较之传统的信号处理方法在处理弱信号问题上更具优势。针对轴承故障诊断中因条件限制仅能进行单通道信号采集的情况,提出了一种基于总体经验模式分解的一维盲源分离算法。算法先通过总体经验模式分解将信号分解为多个本征模态函数,再根据本征模态函数之间的相关系数重组观测矩阵,最后利用近似联合对角化对矩阵进行盲源分离。通过数据仿真将该方法与小波分析和Hilbert-Huang变换作对比,说明该方法更适于处理低信噪比的轴承故障信号。对滚动轴承进行了故障诊断实验,成功找到了表征内圈故障和外圈故障的特征信息。     

基于盲源分离和小波滤波的胎儿心电检测

利用胎儿心电信号与母亲心电信号及其他干扰信号之间的统计独立性、非相关性,采用盲源分离算法将胎儿心电信号从复杂的背景干扰中分离出来,但分离出来的胎儿心电图信号仍然受到噪声的干扰。本文提出联合小波滤波与盲源分离的胎儿心电检测方法,首先采用盲源分离处理多传感器采集到的信号,得到受干扰的胎儿心电图信号,然后采用小波滤除噪声,获得较为清晰的胎儿心电图信号。实际采集数据试验表明了该方法的可行性和优越性。     

空调电机振声信号的盲源分离故障特征提取

电机振声信号蕴涵着丰富的电机状态信息,文中提出利用电机振声信号对电机进行故障诊断,实现噪声出厂检测.由于观测信号信噪比较小,难于提取电机振声信号故障特征.应用肓分离技术从观测信号提取独立的声源信号,提出了基于峭度的盲源分离开关算法,可以在源信号概率密度函数未知时提取独立分量,消除相邻部件辐射噪声的干扰.实验证明该算法成功分离电机振声信号,有效提取故障特征.     

盲信号分离在静止式中频电源故障分析中的应用

针对静止式中频电源故障信号含有间谐波,传统的信号处理方法难以对其进行有效分析的问题,提出将最新的盲信号分离(BSS)运用于电源故障分析中。根据故障信号的特点,采用基于负熵的快速独立分量分析(FastI-CA)算法解决了混叠信号的盲分离问题;采用主分量分析(PCA)进行预白化处理,减小噪声对分离精度的影响,再运用二阶盲辨识(SOBI)算法分离波动电压信号,得到各分离分量的频率估计。在此基础上通过求解超定方程组估算出故障信号分量幅值。仿真结果表明,FastICA和SOBI算法对中频电源故障信号分离的有效性和准确性。     

脉冲噪声环境下机械故障信号的盲分离

针对振动传感器在采集故障信号时,在α稳定分布脉冲噪声的干扰下,使得传统机械故障信号时频盲源分离算法性能退化的问题,提出了一种基于分数低阶和S时频变换的盲源分离新方法。该方法先对传感器测试信号进行分数低阶子空间预白化,再计算低阶化信号的S变换时频分布,最后通过联合近似对角化恢复各个部分的故障源信号。通过计算机仿真实例分析表明,该算法能有效抑制脉冲噪声影响,避免了二阶矩或高阶矩无穷大的缺限,盲源分离效果较好,具有良好的鲁棒性。     

振动分析法中混合信号分离算法的研究

振动分析法是电力变压器故障在线测量的一个有效手段,但混合振动信号分离则为一个难题。为解决变压器振动频响法,各振动源信号不易分离的问题,采用盲源分离算法对上述问题进行处理。首先介绍了盲源分离法的基本概念,包括fastICA与SDICA算法。然后对这两种算法在变压器振动信号分离中的适用性进行了分析。最后基于实验测得的实验信号,使用仿真手段分别对SDICA与ICA算法的影响因素和分离效果进行了研究。     

基于噪声源估计的电机故障诊断研究

介绍了声音阵列采集信号模型,结合盖氏圆源数估计、MUSIC谱算法分析,提出通过麦克风阵列采集电机噪声数据,并对电机故障进行诊断的新方法。通过收集故障电机发出的噪声数据,利用Matlab软件进行数据处理,最后成功地对故障电机给出正确诊断。     

盲源分离技术在振动法检测变压器故障中的应用

变压器油箱表面的振动信号可以反映其内部绕组与铁心的健康状况,具有良好的应用前景。但在油箱表面测得的信号都是绕组和铁心振动信号的混合,且两者相关程度很高,难以用普通分离算法进行分离,不利于分别对绕组及铁心的故障进行诊断。鉴于此,本文提出一种基于子空间独立分量分离法(SDICA)的变压器绕组和铁心振动信号盲源分离方法。首先,对基于SDICA算法的盲源分离方法进行了说明,利用所构建的仿真信号对该算法进行了验证,并与普通盲源分离算法—快速独立分量分离(fastICA)算法的分离结果进行了对比,证实了SDICA算法适用于变压器振动信号的分离;然后,运用SDICA算法对测得的一台试验变压器的振动信号进行了分离,并探讨了测量位置、电压等级以及负载大小对分离结果的影响;最后,将SDICA盲源分离算法在一台现场实际运行的、有一定故障隐患的变压器中进行应用,成功分离出了绕组和铁心振动信号,且绕组信号中包含有丰富的振动故障特征,与该变压器实际的运行情况相符合。本文提出的盲源分离算法可根据在油箱表面测得的多路振动信号直接分离出绕组和铁心振动信号,这对于振动法在变压器绕组及铁心故障诊断中的推广应用具有重要意义。     

基于CEEMD和MOMEDA的滚动轴承故障提取

当滚动轴承发生故障时,故障特征信号会夹杂在振动信号中,造成故障特征信号提取效果不理想.针对这一问题,提出了一种互补集成经验模态分解与多点最优最小熵(CEEMD-MOMEDA)的滚动轴承故障提取方法.首先通过CEEMD算法对采集到的振动信号进行处理,然后通过峭度准则对非故障冲击成分进行筛除,最后利用MOMEDA算法对重组后的信号进行处理从而抑制噪声的影响,从中提取出故障特征.并与单一的MOMEDA算法进行对比.结果 表明,提出的CEEMD-MOMEDA算法故障提取能力、抗干扰能力有较大提升.     

基于FastICA-BAS-MCKD的滚动轴承复合故障特征提取方法

针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度 解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法。 首先,引入 FastICA 对滚动轴承多通道故障信号进行盲 源分离;其次,利用 BAS 算法同步优化 MCKD 算法的解卷积周期 T、滤波器长度 L 和移位数 M,构建基于 BAS-MCKD 的滚动轴 承振动信号自适应分析方法;然后,应用 BAS-MCKD 方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔 伯特解调方法对 MCKD 处理后的信号进行包络谱分析,实现滚动轴承不同类型故障的识别。 仿真和实测信号的分析结果表 明,所提方法能清晰地从复合故障信号中提取出单一故障特征频率,为滚动轴承复合故障特征提取提供了一种有效的解决 方案。     

基于EEMD-RobustICA的车用永磁同步电机噪声源识别

针对电动汽车驱动用永磁同步电机噪声源问题,采用集合经验模态分解(EEMD)结合鲁棒性独立成分分析(Robust-ICA)方法对电机噪声信号进行分解与分离,利用傅里叶变换与小波变换相结合的方法对各噪声源进行频域与时频域分析。结果表明,EEMD-RobustICA的方法可以有效地识别出该永磁同步电机的主要独立噪声源,各噪声源的贡献量大小依次为开关频率噪声、径向电磁力噪声和机械噪声。开关频率噪声是一种高频瞬态噪声,在时频域上呈现周期性变化。径向电磁力噪声与机械噪声均为稳态低频噪声。基于EEMD-RobustICA的噪声源识别方法可以为降低永磁同步电机的噪声提供理论依据。     

基于传声器阵列电动汽车用电机系统噪声源识别研究

为了满足电动汽车电机驱动系统工作噪声源定位的研究需要,在基于波束成型理论分析的基础上,利用十字形阵列进行了噪声源识别试验研究,确定了该电机系统工作过程中的的主要噪声源依次为风扇、变速箱和电机本体的部分区域。为了验证试验结果,与基于声强测试理论的分布测点法试验结果进行了对比研究。结果表明,在试验条件下,基于声阵列的电动汽车用电机系统噪声源识别方法比基于声强测试理论的分布测点法更为快捷,而识别效果相同。进一步说明声阵列方法在工作环境中有效实现机械或电气设备噪声源定位的可行性。     

一种简单的电动自行车用无刷电动机控制器

以无刷电动机为驱动电机的电动自行车控制系统以89c2051单片机为控制电路,单片机采集比较电平及电机霍尔反馈信号,通过软件编程PWM信号输出三相六路控制无刷直流电动机,其中LM324还实现过流欠压保护。分析了控制器电路中的DC/DC变换器工作原理,给出了该电路的仿真波形。     

基于DSP的日光方位传感器原理及软件设计

针对塔式太阳能发电系统多定日镜跟踪太阳的问题,提出了一种基于信号处理芯片(DSP)的两轴日光方位传感器。传感器由DSP、四象限光电池、高度角调节电机、方位角调节电机和编码器等构成,控制软件包括模拟量的采集程序、电机控制程序、光电编码器的读数程序等。传感器根据四象限光电池的电压信号调节高度角电机和方位角电机,使光线与四象限光电池垂直,读取编码器的数据进行变换即可得到太阳的实时位置信息。设计的日光方位传感器结构简单、成本低廉,适用于多种受光器件的群控跟踪系统。     

基于电压采样方法的电动机保护器设计

本文把基于电压采样方法的电动机保护器对三相电网的电压采样信号与电压采样时间引入到故障检测判断中,从而达到有效防止过压、欠压、相电压不平衡、相序混乱、相偏移及过热故障对电动机损害的目的。着重讲解了针对检测以上故障的具体电压采样故障检测方法,对以STC单片机为核心硬件的各个模块工作原理和作用进行了介绍,并给出了电动机保护器的软件工作流程。     

电动自行车控制器设计与实现

对基于单片机的电动自行车用无刷直流电机控制器进行了研究。控制器以SPMC65P2404A为核心,通过对电动自行车各种状态信号的检测与处理,实现了控制器的平稳调速、过流保护、欠压保护等功能。无刷直流电机的转速调节通过PWM技术来实现。过流保护从软、硬件两方面来实现,即软件上减小PWM占空比,硬件上使电机停转。实时检测蓄电池电压值,当电压值小于额定值的87.5%时,电机停转,实现欠压保护。对电动自行车的转把信号、助力信号进行了算法说明;对电机的正确换向进行了实验验证。     

CHV190开环矢量控制在固定式门座起重机上的应用

目前起重机的起升电机都采用闭环矢量控制,具有定位精度高,机械特性硬,动态响应快,起动力矩大等优点,但这必须安装轴编码器采集电机的转速信号,在很多老式门座机改造的现场,加装轴编码器困难很大,无法实现闭环矢量控制。然而英威腾CHV190系列起重提升专用变频器采用开环矢量控制,也能实现门座机平稳起制动,确保良好控制不溜钩。本文就是一个CHV190在固定式门座机开环矢量控制改造的实例。     

多级电机同步驱动控制系统

本文对多电机同步调速控制的特点进行了分析,提出了对多级独立电机及多级柔性连接电机同步驱动的速度补偿、电流补偿方案。介绍了用此同步控制技术在钢厂边铸机、彩显管生产线以及邮政包裹分拣机等多电机同步驱动系统中的应用。     

一种可溯源的电能表动态性能测量方法研究

新能源电源和非线性负荷的大规模接入,加剧了电网的动态特性,给现有的电能表计量方法带来了新的挑战。为了解决动态电能计量方法的最大难题——溯源问题,从动态信号的特征分析入手,对动态信号的特征进行抽取和数学建模,提出了一种可溯源的电能表动态性能测量的详细方法,并分析了其溯源特性,确保动态性能各量值准确、可靠,为动态信号的电能计量溯源提供了一种全新的理念与技术探索思路。     

数字合成三相程控标准信号源

文中详细介绍了一种数字合成三相标准信号源的设计方法,并着重分析了有关主要部件的设计依据。该信号源只要加上功率放大器,即可实现电力检测计分表最先进的校验技术中的程控标准功率源。