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基于EEMD和边际谱熵的绝缘子污秽放电模式识别

汪洋 , 田双双 , 舒乃秋 , 李自品

绝缘材料

采用集合经验模态分解方法(EEMD),对不同放电阶段的声发射信号进行分解,得到其本征模态分量,再对本征模态分量进行Hilbert变换得到声发射信号的时频谱。在此基础上,计算声发射信号的边际谱,以声发射信号的边际谱熵和重心频率作为声发射信号的特征值,最终实现对绝缘子不同放电阶段的模式识别。结合大量的绝缘子污秽放电试验,运用声发射信号的特征值进行污秽放电模式识别分析。结果表明:该新方法能有效区分污秽绝缘子污秽放电的三种不同放电阶段,为判断绝缘子的外绝缘状态及实现污闪预警提供了技术支持。

关键词: 污秽放电 , 声发射 , 集合模态分解 , Hilbert边际谱熵 , 瞬时频率 , 模式识别

基于EEMD的轧辊偏心补偿控制

李仲德 , 徐翔宇 , 崔桂梅 , 李爱莲

钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20150270

针对傅里叶变换、小波算法等传统信号处理方法在非线性信号的提取与重构中存在的缺陷,提出了基于聚合经验模态分解的轧辊偏心信号提取新方法。另外,针对传统自动厚度控制系统(AGC)在偏心补偿控制中的不足,设计了有偏心补偿环节的 AGC系统。新方法将轧制力信号分解为多个不同特征模态函数,从中提取表征偏心信号的特征模态函数,并用此重构偏心信号,最后将新方法重构的偏心信号投入到此系统中控制轧件厚度。仿真及实验结果表明,利用聚合经验模态分解方法重构得到的轧辊偏心模型可以很大程度减小厚度波动,补偿效果优于小波算法。

关键词: 轧辊偏心 , 聚合经验模态分解 , 信号处理 , 自动厚度控制系统

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