局部放电宽带检测系统分类性能的改善方法

用脉冲波形的宽带检测及分类技术解决常规局部放电检测系统难以处理的多局部放电源和抑制随机干扰脉冲信号问题．针对在局部放电检测中的某些特殊工况,给出了提高检测系统分类性能的方法——基于波形峰值．时间序列的阈值判别法、基于小波软阈值的脉冲波形去噪法以及基于脉冲波形二维特征平面的极限坐标分类法．局部放电试验结果表明,提出的方法在直流下可提高宽带检测系统的分类性能．     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

脉冲方波频率对局部放电特性的影响及机理分析

为探讨脉冲方波电压频率对局部放电特性的影响,基于超高频(UHF)检测方法和IEEE 488.2传输协议,构建了宽频、高速数据采集局部放电测试系统.利用该系统,研究了变频电机耐电晕漆包线的局部放电脉冲幅值、相位和时频特性.研究结果表明:频率200 Hz以上的高频脉冲电压使空间电荷扩散效应减小,增大了局部放电初始电子产生的概率,使得局部放电瞬时电压降低,出现幅值小于200 mV的局部放电脉冲.在高频脉冲电压下,当局部放电发生在电压上升时段时,快速变化的电压幅值将改变局部放电特性,使得局部放电脉冲在1～2 GHz高频能量的比重增大.因此,根据相关标准检测变频电机局部放电时,为易于激发绝缘薄弱点处局部放电,宜采用频率低于200 Hz的低频脉冲方波电压,且局部放电超高频传感器在1.2 GHz及以上频率处应具有较好的增益特性,并采用500 MHz的高通滤波器,以提高测试系统的信噪比.      

基于小波脊的自适应傅里叶变换包裹相位滤波技术

应用小波变换法提取变形条纹小波脊的相位信息并获得全场包裹相位,并采用窗口傅立叶变换对包裹相位图进行滤波。在滤波过程中,通过调节小波脊参数来调整滤波窗口的大小,使窗口大小与变形条纹频率相匹配,从而提高包裹相位图滤波的效率和质量,获得较高质量的包裹相位图。实验结果表明:本方法有效提高了条纹图解包质量和效率,获得了较高的测量精度。     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

一种小波包去噪自适应阈值算法

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理 ,可以有效地抑制噪声,很好地重构信号.运用统计信号处理的理论,提出了一种确定小波包分解系数自适应阈值的方法.结果证明,这种方法具有良好的去噪效果.     

方波脉冲下电磁线绝缘寿命及局部放电特性分析

为探讨方波脉冲电压下电磁线的绝缘老化及破坏机理,采用高频高压脉冲绝缘寿命试验装置和局部放电测试系统,研究了不同频率和上升时间下的电磁线的绝缘寿命、局部放电特性及其影响因素,得到了方波脉冲电压下频率的绝缘老化寿命模型和上升时间的绝缘老化寿命模型.研究结果表明:随着脉冲频率的升高和上升时间的缩短,局部放电活动增强,电磁线寿命降低;上升时间的绝缘老化寿命模型和频率的绝缘老化寿命模型的相关系数分别为0.93和0.95.      

基于STFT和FPO的旋转机械阶次分析

针对在无转速计下发动机转速难以估计的问题，采用短时傅里叶变换（short-time Fourier transform,STFT）和快速路径优化（fast path optimization,FPO）相结合的方法对发动机进行转速估计，结合无转速计阶次分析方法对某客车变速箱底部振动信号进行分析。使用STFT分析振动信号，运用FPO算法从时频图中提取特征阶次所对应的瞬时频率值，计算得到发动机转速曲线，通过积分采样得到等角度间隔信号，最终得到阶次图。仿真分析和试验分析的结果表明：文中方法在提取时频图中相应的瞬时频率值有较高的精度和较好的抗噪性，能够在无转速计的情况下有效实现旋转机械振动信号的阶次分析。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。