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斗式提升故障状态的只能识别

斗式提升机在BengtssonC等人的基础上对,状态的智能识别作了大量研究工作。首先应用小波多尺度分析对振动信号的包络进行平滑处理,然后求取各种状态下信号包络的自相关函数作为状态特征量,用状态特征量去训练自组织映射神经网络(s0M)作为故障诊断的依据。

      在斗式提升机设备运行状态下,计算出振动信号的最小量化误差(定义为SOM的所有权值向量(玛)和振动信号包络的自相关函数(几)之间的最小欧氏距离),通过和正常值的比较来判断OLTC的运行状态。KangP等人在此基础上开发了一套基于振动分析的OLTC在线检测系统。采用在PC机上的分析App,可以对突发的和缓变的OLT:对斗式提升机的故障进行准确地识别。

      该高智能性的系统目前已经安装在斗式提升机的多个变电站中11/33kV的变压器上,应用结果表明,该系统能够正确反映OLTC的运行状态,如触头老化、弹簧失效和部件松动等。近年来,又研究了连续小波变换(CET)在OLTC状态识别中的应用。

      由于C研的zrl具有良好的时域多尺度细化特性,因此可以从振动信号中提取更加丰富的局部特征信息。现场运行结果表明,CWT方法不仅能够对突发的OLTC故障作出正确的判断,还能对斗式提升机的OLTC的劣化程度和剩余寿命做出正确的评估,由此可制定出合理的维护计划。

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斗式提升机
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