基于CEEMD与自相关阈值去噪的单相接地故障选线方法研究

针对矿井经消弧线圈接地供电系统发生单相接地故障时故障特征不明显、噪声信号干扰严重、错选漏选时有发生的问题,文中提出了一种基于补充的总体平均经验模态分解结合自相关特性进行小波阈值去噪的选线方法。该方法通过CEEMD与自相关阈值去噪相结合,根据瞬时幅值与相位双判据实现故障选线。利用实时数字仿真系统构建了系统模型,在不同的故障点接地电阻、故障初相角、故障点位置以及故障线路条件下进行了大量的仿真及选线测试,结果表明该方法具有比普通去噪方法更优越的去噪效果,并且不受故障因素的影响,具有很高的选线准确性与可靠性,特别适用于矿井经消弧线圈接地供电系统的单相接地故障选线。     

基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法

矿井供电系统发生单相接地故障时，由于井下环境恶劣，采集到的信号含有大量噪声，极易发生错选、漏选等问题。为此，文章提出了一种基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法。该方法首先对采集到的零序电流信号进行EEMD分解，提取分解得到的高频IMF1分量进行小波阈值去噪，对去噪后的IMF1分量进行Hilbert变换并提取瞬时幅值，根据能量占比最大原则判断故障线路。通过RTDS实时数字仿真系统搭建了35/6kV的矿井供电系统仿真模型并进行故障仿真验证，结果表明该方法在不同故障条件下均具有较好的选线准确率与可靠性。     

基于EEMD的单相接地故障选线算法

随着机械化采煤工艺的推广应用,我国矿井供电系统的负荷容量大幅增大,供电距离在大幅延长,单相接地故障发生概率越来越高。为了确保矿井供电安全,提出了一种基于EEMD的单相接地故障选线方法。该方法对各条线路的零序电流信号进行EEMD,提取分解得到的IMF1高频分量并进行Hilbert变换,得到各条线路的瞬时幅值,通过瞬时幅值计算各条线路的能量,根据故障线路能量最大的原则进行故障选线。运用RTDS实时数字仿真系统进行仿真测试,验证了该算法的可靠性和有效性。     

综合零序电流信号分量的单相接地故障选线方法

文章提出了一种优化变分模态分解(VMD)参数与综合零序电流信号分量的选线方法,旨在解决目前矿井经消弧线圈接地供电系统发生单相接地故障时,存在的故障信号特征提取困难、噪声信号影响严重等问题。该方法利用鲸鱼优化VMD参数对零序电流信号进行分解,并根据非工频分量能量、工频分量极性和波形相关性的多重判据进行故障线路判别。利用RTDS/RSCAD搭建矿井供电系统模型,仿真测试了不同的故障情况,包括不同故障线路的故障接地电阻、故障初始相位角、故障点位置。结果显示,无论故障条件如何,该方法都有更加准确和可靠的选线结果。     

基于小波分析的中性点非有效接地系统故障选线方法研究

接地系统故障的存在对煤矿电网运行安全及质量带来安全隐患。分析了小波包变换原理、综合模值差系数确定、综合相关系数确定等相关小波分析理论;讨论了故障选线方法;通过ATP-EMTP软件对煤矿电网接地系统故障选线进行了分析。结果表明,运用db5小波分解方法能够对各类频段特征的系统线路故障进行识别,特别是当单相接地故障出现在母线时,可以快速准确地得出选线结果;当馈线回路数较多时,该方法具有较高的可靠性。     

CEEMD与小波包单相接地故障选线算法对比

目前,我国矿井供电系统多采用经消弧线圈接地的中性点运行方式,由于消弧线圈的补偿作用,基于稳态分量的选线算法已不再适用,而基于暂态分量的选线算法的选线效果也不理想.因此,以当前两种主流算法为研究对象,对理想信号以及加噪处理后的信号分别进行小波包分解和CEEMD分解,得出两种选线算法在不同情况下的选线结果,并分析了小电流接...     

基于小波包分解的相关分析的高压漏电保护系统的研究

中性点经消弧线圈高压漏电保护系统的选线一直是一个难以解决的问题,在分析故障特征及小波包分解的相关理论分析的基础上,提出了一种基于小波包分解的相关分析的故障选线方法,并给出了具体的方法和故障选线判据,经仿真验证了该方法的可行性。     

矿井供电系统串联型故障电弧仿真分析及诊断方法

因接触不良或机械损伤,煤矿供电系统会产生串联型故障电弧,串联型故障电弧是引发煤矿电气火灾的原因之一,目前缺少有效的检测手段,影响了井下的供电安全。井下可能存在瓦斯和煤尘等易燃易爆物质,不宜开展串联型故障电弧实验,无法获得大量故障电弧电流样本,加大了井下串联型故障电弧诊断工作的难度。为研究矿井供电系统串联型故障电弧的典型特征及诊断方法,论文首先在Mayr-Schwarz电弧数学模型的基础上,建立了矿井供电系统串联型故障电弧仿真模型,并结合实验结果对仿真模型的性能进行了评估;然后对矿井供电系统的采煤系统、胶带输送系统、泵房排水系统、照明系统的串联型故障电弧、过电压、单相接地、两相接地短路、两相短路、三相短路电气故障进行仿真分析、特征分析,以电流信号的过零点数、峰峰值、方差、峭度系数、裕度因子、谐波畸变率、单边功率谱频率方差、小波包系数能量熵、小波包系数峰峰值为特征量,建立了矿井供电系统串联型故障电弧特征参数数据库;最后综合比较决策树、K近邻、Bagged trees多分类模式识别方法在故障电弧诊断、选相及抗负载电流波动扰动、抗背景噪声扰动方面的性能,提出了K近邻矿井供电系统串联型故障电弧诊断方法。结果表明,建立的串联型故障电弧仿真模型能够用于仿真分析矿井供电系统串联型故障电弧,所建立的特征参数数据库能够反映矿井供电系统串联型故障电弧的典型特征,提出的K近邻串联型故障电弧诊断方法可用于矿井供电系统串联型故障电弧诊断及选相。     

基于小波变换的小电流接地系统故障选线方法

 配网单相接地故障时因故障电流小,其选线问题一直未能得到很好的解决。本文以适当的频率带宽对发生单相接地故障后各条线路的暂态零序电流进行分解,利用暂态零序电流在选线频带内小波系数的幅值和极性特征选出故障线路,并对采样频率和分解尺度的选择做了说明,给出了详细的故障选线步骤, MATLAB仿真实验表明,该方法不受接地电阻的影响,抗干扰能力强,选线准确、可靠性高。     

基于小波包与隐马尔可夫的矿井提升机主轴故障诊断

为解决当前矿井提升机主轴故障数据提取困难且诊断方法存在易受干扰、误差大、准确度低等缺点,设计了基于小波包与隐马尔可夫(HMM)的矿井提升机主轴故障诊断模型。该模型预先把主轴振动信号用小波包分解来获取小波包能量,再把高能量频带CEEMD分解,选取相关系数满足条件的IMF分量完成信号重构,通过重构信号来获得特征参数并构建特征向量,然后对每种故障完成HMM训练,构建HMM故障识别库,并把测试样本送入库中完成测试,从而测试模型的准确度。测试数据表明了基于小波包与HMM的故障诊断模型,准确度高、误差小、抗干扰能力强,比较适用于故障诊断。     

改进小波能量分析法在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障诊断的关键问题之一是如何有效准确地提取故障特征信息,为了更好地刻画各频带能量,提出了改进小波包能量算法,提取分解频带的能量在时间域上的分布,更好地刻画了能量随时间变化的分布。同时引入包络分析,更好地体现信号的间断点,从而提高故障信号分析的准确度。诊断实例验证了利用改进小波包能量法进行故障诊断的有效性。     

广义动态模糊神经网络及在轴承故障诊断中的应用

提出一种结合小波包分解和广义动态模糊神经网络的故障诊断方法,该方法首先采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此向量作为输入,再利用广义动态模糊神经网络建立轴承故障诊断模型,该模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,使每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正。实验结果表明:该方法对识别和预测轴承的状态具有较高的精度和效率。     

基于S-粗集的小电流接地故障选线研究

针对基于小波包分析的小电流接地故障选线方法的缺点,提出了基于S-粗集的小电流接地故障选线方法.由于对零序电流信号的采样频率较低,使故障线路集合中的元素迁移到健全线路集合中,导致错误的选线结果.通过构造一个元素迁移函数,使迁移出的元素回到故障线路中,从而获得正确的选线结果.仿真结果表明,该方法有效地提高了小电流接地故障选线的精度.     

掘进机截割载荷极值能量的频率识别

基于小波包分解提取信号的多尺度空间能量特征的基本原理，采用小波包分析技术对掘进机截割三向载荷信号进行分解，并选择能量比重较大的低频信号进行重构，运用Matlab进行仿真计算，得出掘进机截割载荷信号重构后的功率谱图,由此检测出掘进机截割载荷极值能量的频率分别为3.40, 375, 3.00 Hz，载荷能量集中在2.5～5.0 Hz之间.