基于改进LMD和能量相对熵的主动配电网故障定位方法.pptx
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汇报人:目录PARTONE改进LMD算法介绍能量相对熵原理故障定位方法流程PARTTWOLMD算法原理改进策略及实现算法优势与局限性PARTTHREE能量相对熵基本概念计算方法及步骤在故障定位中的应用PARTFOUR仿真模型建立不同故障类型定位效果实际应用案例分析方法性能评估与优化PARTFIVE方法优点存在的不足未来改进方向PARTSIX研究结论对未来研究的建议THANKYOU
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基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法摘要:风机滚动轴承是风能发电系统中重要的组成部分,其性能和可靠性直接影响整个风电系统的运行效率和寿命。因此,及早发现和诊断风机滚动轴承故障对于风能发电系统的安全和稳定运行具有重要意义。本文提出了一种基于改进经验模态分解(LMD)和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法,旨在提高风机滚动轴承故障的准确诊断。关键词:风机滚动轴承;故障诊断;经验模态分解;多尺度熵能量一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源
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基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法的任务书1.项目背景风机滚动轴承是风力发电系统中最常见的组件,其正常运行对风电机组的能量转化和发电效率至关重要。然而,由于复杂的工作环境和高强度工作特性,轴承常常会因为疲劳、摩擦等原因发生故障,进而危及风电机组的安全和可靠性。如何及早发现和修复轴承故障,成为了风力发电行业的重要问题之一。当前,轴承故障检测技术主要依靠振动和声音信号分析。然而,这种方法存在一定的局限性,如对非明显故障的轴承难以检测出来,对低转速下的轴承故障诊断效果较差等。因此,如何提高轴
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添加副标题目录PART01VMD(变分模态分解)原理能量相对熵的原理VMD能量相对熵方法在配电网中的应用PART02配电网单相接地故障的特点传统选线方法的局限性基于VMD能量相对熵的选线方法优势PART03数据预处理VMD分解计算相对熵故障选线决策PART04实验平台与数据采集实验结果对比分析方法的有效性与优越性分析PART05基于VMD能量相对熵的配电网单相接地故障选线方法的意义方法的局限性及改进方向未来研究展望感谢您的观看
基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取.docx
基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取摘要:随着工业自动化的发展,滚动轴承在各种机械设备中应用广泛,但是由于工作环境的恶劣以及长时间的运行,滚动轴承存在着故障的风险。为了提高设备的可靠性和避免因故障造成的损失,滚动轴承故障的早期诊断和预测至关重要。本文针对滚动轴承故障特征提取问题,提出了基于局部均值分解(LMD)和能量熵的方法。引言:滚动轴承是机械设备中常见的核心部件之一,其工作稳定性直接影响到设备的正常运行。当滚动轴承发生故障时,不仅会造成设备停机维修,还会带来不可