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摘要:为了准确快速的从断路器的振动信号中获取故障信息,提出了一种基于改进限制带宽经验模态分解的故障特征提取方法,并与极限学习机相结合实现断路器故障诊断.针对限制带宽经验模特分解在选取最优带宽频率上的不足,该方法先建立优化函数,确定最优限制带宽信号频率,再在经验模态分解的过程中引入该信号频率.提出的方法通过选取限制带宽经验模态分解的最优带宽频率,从而提高了频率分辨能力,能够对从断路器中提取的正常与故障时的振动信号进行有效分析.实验结果表明,采用本方法建立故障诊断知识库,再利用极限学习机进行训练得到的故障诊断模型,其正确率达到98.3%,具有较高的精确度和较强的鲁棒性,可以用于诊断断路器的机械故障....
摘要:红外设备的成像质量直接决定了电力设备红外诊断的准确度.盲元问题作为影响成像质量的重要因素,得到了广泛的关注.现有的盲元补偿算法对单一盲元点均有较好的补偿效果,但缺乏对盲元块和边缘位置盲元的适应性,存在算法复杂、补偿精度不高、易造成边缘模糊等问题.基于传热学温度梯度基本理论,提出了一种新的基于梯度变化的补偿算法.先确定盲元块大小,再计算盲元块周围同样大小正常像元块的灰度均值,通过像元块灰度均值的差确定盲元块所处位置及梯度变化方向,最后选取合适像元块,计算其沿梯度变化方向各像元间的灰度变化系数对盲元块进行补偿.实验结果表明,相比传统补偿算法,基于梯度变化的补偿算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提高了0~14 dB,0 ~0.002 8,对红外图像中的盲元块具有较好的补偿效果.可以在实际红外系统中实现对电力设备红外图像盲元块的有效补偿,提高故障定位精度....
[硕士论文] 琚天公
检测技术与自动化装置 合肥工业大学 2019(学位年度)
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