| LNG船电力系统故障检测的仿真研究 |
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| 引用本文： | 包艳,施伟锋.LNG船电力系统故障检测的仿真研究[J].计算机仿真,2014,31(12). |
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| 作者姓名： | 包艳 施伟锋 |
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| 作者单位： | 上海海事大学物流工程学院,上海,201306 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金，上海市教委科研创新重点项目 |
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| 摘 要： | 研究电力推进LNG船电力系统故障有效识别的问题.LNG船电力系统中含有大功率推进电机,其随机变化易造成电力系统故障,产生的故障暂态信号蕴含大量噪声,具有随机、非平稳的特点.传统方法不能有效提取这类故障信号特征,故障检测准确度低.为解决上述问题,提出了一种基于聚类经验模型分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)故障检测方法.首先,将故障时刻的电网电压信号进行EEMD分解,得到固有模态函数分量;然后,将上述分量的希尔伯特边际谱进行时频分析,提取较为准确的故障特征信息.仿真结果表明,HHT方法能弥补传统信号分析方法的不足,最大限度的抑制噪声和保留故障信号特征,提高故障检测准确率.
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| 关 键 词： | 电力推进船 特征抽取 聚类经验模型分解 希尔伯特-黄变换 故障诊断 |
On Simulation of Fault Signal Detection for Electric Power Systems in LNG Carriers |
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| BAO Yan,SHI Wei-feng.On Simulation of Fault Signal Detection for Electric Power Systems in LNG Carriers[J].Computer Simulation,2014,31(12). |
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| Authors: | BAO Yan SHI Wei-feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Electric propulsion ship Feature extraction Ensemble empirical mode decomposition Hilbert-huang transform (HHT) Fault detection |
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