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范文一、基于EEMD和負(fù)熵準(zhǔn)則的變壓器振動(dòng)信號(hào)盲分離
摘要：變壓器油箱表面測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)是各個(gè)振源的混合信號(hào),直接加以分析,不能確定不同部件的運(yùn)行狀況。而傳統(tǒng)盲源分離方法難以解決信號(hào)分析中相關(guān)源信號(hào)盲分離、欠定盲分離等問題。鑒于此,提出基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與負(fù)熵準(zhǔn)則的欠定盲源分離算法。首先,利用EEMD方法對(duì)變壓器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到若干本征模態(tài)函數(shù),并采用鄰近奇異值差值法估計(jì)混合信號(hào)中源信號(hào)個(gè)數(shù);然后,根據(jù)負(fù)熵準(zhǔn)則選取獨(dú)立性較好的IMF分量,組成新的測(cè)量信號(hào);最后,對(duì)新的測(cè)量信號(hào)進(jìn)行盲分離。利用實(shí)測(cè)變壓器振動(dòng)信號(hào)對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證。
關(guān)鍵詞：變壓器; 集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解; 鄰近奇異值差值法; 負(fù)熵; 欠定盲源分離;
范文二、基于支持向量機(jī)的小波變換變壓器振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)研究
摘要：通過分析小波的特性,提出一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的小波分析振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)法。將不同頻段的振動(dòng)信號(hào)通過小波變換構(gòu)成一個(gè)特征矢量,經(jīng)過訓(xùn)練得出一個(gè)SVM分類器,作為變壓器故障診斷的依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,小波變換能夠有效地提取振動(dòng)信號(hào)的特征,得到實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)各頻段上的能量分布狀態(tài);SVM可有效地評(píng)估變壓器是否存在故障,并確定故障類型,具有良好的應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞：變壓器; 振動(dòng)監(jiān)測(cè); 小波分析; 支持向量機(jī)(SVM);
范文三、三相五柱型非晶合金變壓器振動(dòng)噪聲的計(jì)算分析
摘要：基于有限元分析軟件針對(duì)一臺(tái)非晶合金干式變壓器建模,并進(jìn)行模態(tài)分析、振動(dòng)位移的諧響應(yīng)計(jì)算,提出設(shè)計(jì)改進(jìn)方案。最后,以有限元分析所得位移結(jié)果為載荷,在聲學(xué)軟件Virtual Lab中應(yīng)用邊界元法對(duì)變壓器表面聲壓進(jìn)行了計(jì)算分析。
關(guān)鍵詞：干式變壓器; 非晶合金; 噪聲; 仿真分析;
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