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为提升高压断路器机械故障识别效果,增强诊断方法的泛化性,提出基于恒等映射卷积神经网络(CNN)的高压断路器机械故障诊断方法.利用多个加速度传感器全方位获取断路器的振动信息;设计基于恒等映射卷积神经网络的故障诊断模型,信号经下采样、数据拼接等预处理手段输入,由模型综合分析各传感器信号特征并识别故障.该模型在网络结构上增加首尾直连通道,与以往研究使用的CNN相比,缓解了梯度消失问题,验证集故障识别率由96%左右提升至100%.与人工提取特征的方法相比,该方法能够自主提取故障特征信息.与其他方法的对比试验结果表明,相比提取差异区间幅值和、配合加权支持向量机识别的传统模型,以及不含恒等映射结构的卷积神经网络模型,该文提出的方法在不同严重程度故障的情况下诊断准确率依然能够达到100%,泛化性更好. 相似文献
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基于FPGA的步进电机细分驱动器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
应用Spartan-3E系列的FPGA实现了对步进电机可变细分控制.采用自底向上的模块设计方法,综合运用了电流跟踪型SPWM、PI调节、闭环控制、EDA等技术,有效地解决了步距角的高细分问题.实验结果表明:高细分大大提高了步进电机的控制精确度,降低了电机运行噪声,消除了低频振荡. 相似文献
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通过对IRMCF341芯片运动控制引擎专用控制模块的分析,采用锁相环结构对转子位.置进行跟踪估算和母线电流检测方法,设计了永磁同步电动机位置传感器驱动控制系统,试验结果表明,本系统准确地实现了无位置传感器的换向控制,提高了系统的可靠性,具有良好的性能. 相似文献
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针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题,提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路器储能状态起始点,将振动信号通过KS检验标记包络幅值差异明显区间,然后提取信号包络和作为特征向量,采用ReliefF-SFS方法对特征进行筛选降维得到最优特征子集。最后通过模糊C均值聚类(KFCM)对特征进行预分类获得风险最小的最优超平面,由支持向量机(SVM)建立训练模型进行状态辨识。实验结果表明:所提出振动信号区间特征快速提取的储能状态辨识方法,在保证准确率的前提下,提取特征仅需0.2 s,在断路器状态监测领域具有重要的应用价值。 相似文献
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断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用粒子群算法(PSO)改进的万有引力搜索算法(GSA)混合算法优化支持向量机参数,利用断路器实测振动信号进行验证。结果表明:相空间重构与排列熵结合能够准确提取断路器振动信号的特征,采用PSO-GSA改进的支持向量机能快速有效分辨断路器故障类型,解决了现有诊断方法的路径扭曲、能量泄露和模态混叠等问题。 相似文献
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针对传统的SF6高压断路器零部件多、传动机构复杂、不便于实时控制的问题,结合电力电子技术和电机设计的概念提出一种基于永磁无刷直流电机驱动断路器的方法。根据高压断路器对操动机构的性能需求,确定电机主要参数,给出电机瞬态仿真波形。分析起动过程中电机转角与电机转矩的波形曲线,得到永磁无刷直流电机驱动机构的最优控制策略。对三相机械联动分闸与合闸进行现场数据采集,并对开合同期性进行了验证。实验波形的计算结果表明:永磁无刷直流电机驱动的操动机构可根据预先设定的操作特性曲线实现对SF6高压断路器的操作,能够满足SF6高压断路器操作的要求。 相似文献
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雷电发生时,接地装置每年都会有不同程度的腐蚀,使建筑物和设备接地电阻阻值发生变化,从而存在安全隐患。一旦遭受雷击,强电流入地时产生较高的残压,影响到附近人身和设备的安全运行。为切实了解接地网遭受雷电流冲击情况,掌握接地装置易损点的数据,构建了2个试验模型,分别采用雷电冲击试验和工频电流试验的数据进行对比分析。根据理论研究和试验数据,研究了接地装置在雷电冲击下和工频电流下平均腐蚀速度随时间的变化关系,发现雷电流和工频电流均会通过电解作用来促进接地装置的腐蚀,并且工频电流由于具有持续时间长、残存电荷量大的特点而对接地装置的腐蚀作用更大。 相似文献
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