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    振動(dòng)篩分儀是如何進(jìn)行特征量提取的呢? 返回

    來源: 發(fā)布時(shí)間:2020-02-13

    【導(dǎo)讀】在振動(dòng)篩分儀的特征量提取方面,美國紐約州立大學(xué)的一個(gè)研究小組提出了一種辨識(shí)振動(dòng)信號(hào)特征的方法。通過測(cè)量斷路器正常狀態(tài)與待檢測(cè)狀態(tài)下的若干組數(shù)據(jù),計(jì)算單一參數(shù)RR作為狀態(tài)識(shí)別的特征量。那么篩粉機(jī)如何進(jìn)行特征量提取的呢?接下來我們就來看看振動(dòng)篩分儀的特征量提取吧!

    該研究小組采用的篩分儀的主要信號(hào)處理技術(shù)包括:

    ①短時(shí)譜分析;

    ②修正譜分析;

    ③修正結(jié)構(gòu);

    ④事件發(fā)生時(shí)刻;

    ⑤包絡(luò)分析;

    ⑥形態(tài)分析。

    在此基礎(chǔ)上研制出一套便攜式斷路器振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。研究表明:該系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在1kV及以上的油斷路器和S凡斷路器上,能成功識(shí)別出篩粉機(jī)的拐臂縮短、彈簧壓縮過度、觸頭磨損及緩沖器失效等機(jī)械故障。

    近幾年來,國外一些研究機(jī)構(gòu)開始在理論上探討檢測(cè)斷路器機(jī)械振動(dòng)信號(hào)和斷路器機(jī)械狀態(tài)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。一些新的信號(hào)處理方法在這個(gè)領(lǐng)域中也得到了廣泛的應(yīng)用。

    將小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到篩粉機(jī)的斷路器的振動(dòng)分析上,通過選擇合適的小波函數(shù)提取代表斷路器不同狀態(tài)的特征向量,然后作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同故障類型的識(shí)別。該方法被用在66kV油斷路器的狀態(tài)檢測(cè)上,結(jié)果表明狀態(tài)識(shí)別正確率達(dá)到了100%,明顯高于傳統(tǒng)傅立葉分析篩粉機(jī)的單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果。

    【溫馨提示】“振動(dòng)篩分儀如何進(jìn)行特征量提取的呢?”由上海凈信為大家提供,更多關(guān)于篩粉機(jī)的信息,歡迎大家進(jìn)行了解咨詢!

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