导读:本文包含了特征量提取论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,变压器,谐振,小波,信号,过电压,接触器。
特征量提取论文文献综述
张晓燕,刘庆珍,蔡金锭[1]（2019）在《基于末端双点解析法的变压器油纸绝缘新特征量提取及老化诊断》一文中研究指出在时域介电响应法变压器油纸绝缘老化诊断的研究中,介电响应谱线的解谱一直存在不确定性,且参数计算过程复杂,间接提取的特征量物理意义较难描述。针对电路模型的确定和特征量的提取问题,提出1种诊断变压器油纸绝缘老化状态的新方法。首先采用去极化电流谱线末端双点解析法确定变压器油纸绝缘等效电路模型,提出新型极化最大直谱线,直接提取3个新特征量:极化小电阻支路数l_(Low_R)、极化最大斜率a_(τmax)、最大截距b_(τmax);经研究分析证实:油纸绝缘老化程度越严重,l_(Low_R)越多,a_(τmax)、b_(τmax)越大。多台变压器实验数据分析计算表明:依据新特征量能有效诊断出油纸绝缘老化状态;确定等效电路的新方法和新特征量为诊断油纸绝缘老化提供了新的思路。(本文来源于《高电压技术》期刊2019年10期）
王吉林,孟垂懿[2]（2019）在《基于EEMD的变压器振动与声音信号IMF峭度特征量提取方法》一文中研究指出针对变压器振动问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的本征模函数(IMF)峭度特征量提取方法,并运用相关系数法、快速谱峭度图法提取敏感IMF分量。提取试验变压器正常、铁心松动故障状态下的振动、声音信号的特征量,研究变压器在正常、故障状态下这两种信号特征量分布情况;分析实际运行中出现铁心磁路故障、铁心多点接地故障状态的变压器的IMF峭度特征。结果表明,提出的特征量提取方法可同时反映频域、时域特性;在不同故障条件下,振动与声音信号的特征量变化不同,二者可相互补充,研究两种信号更有利于变压器状态的判定。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年09期）
鲍铁钊,宁杰远,张献兵[3]（2019）在《高架桥下方高铁地震波场的特征量提取》一文中研究指出通过互相关方法,提取高铁列车经过前后沿着高铁桥梁传播的地震波信号。将不同车次的互相关函数迭加,得到稳定的平均互相关函数,可以作为高铁地震波场的特征量。该特征量有监测高铁桥梁结构变化的潜力。(本文来源于《北京大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
李宏博[4]（2019）在《基于小波分析的变压器异常特征量的提取》一文中研究指出变压器的异常诊断首先要在异常特征量中提取。文章采用小波分析实现对变压器运行状态特征向量的提取。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年20期）
吕志宁,赵少东,饶竹一,张云翔,冯燕钧[5]（2019）在《非侵入负荷辨识的谐波特征量提取改进方法研究》一文中研究指出基于事件分解的负荷匹配方法计算快内存少,工程应用适应性强。首先面向事件分解型负荷辨识方法分析了稳态特征量的提取方法,梳理出典型家用电器辨识特征库,并指出谐波特征量是空调及小功率电器复杂工况下负荷辨识的重要判据。然后分析了工程应用中谐波特征量提取影响因素,基于快速傅里叶变换(FFT)算法频谱泄露原理,研究了电网频率动态变化和电器谐波相角抖动对于谐波特征量提取的影响。提出了针对性解决方法,通过多点均值方法解决电网频率波动导致的非同步采样问题,并提出极值差量方法解决电器谐波相角影响,两种方法结合,可有效将基次谐波误差降到1%以下,偶次谐波误差降到2%～4%。最后通过实验平台和工程实证,验证了谐波改进提取方法的有效性,相对于改进前可有效提升负荷辨识精度5%以上。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年07期）
李建标,司马文霞,孙廷玺,杨鸣,黄培专[6]（2019）在《实测铁磁谐振过电压相空间重构及非线性特征量提取》一文中研究指出铁磁谐振是电力系统中常见的一种非线性现象,现场实测数据表明电力系统中存在准周期铁磁谐振过电压,且某些分频铁磁谐振与准周期铁磁谐振过电压难以区分。为了能够提出一种有效的铁磁谐振过电压特征量,文中对某变电长达5年的实测铁磁谐振过电压进行了全面分析,采用相空间重构算法获得电压时间序列对应的铁磁谐振重构相空间,再以重构相空间为基础,提出二维重构吸引子的平均灰度的计算方法,用来定量表征铁磁谐振过电压非线性,结果表明不同类型铁磁谐振过电压的二维重构吸引子的平均灰度具有明显的差异,能够直接识别分频谐振和准周期谐振,亦能辅助识别其他类型的实测铁磁谐振过电压。(本文来源于《高压电器》期刊2019年03期）
孙曙光,纪学玲,杜太行,郝立林,王锐雄[7]（2019）在《机械振动下交流接触器电寿命预测失效特征量提取》一文中研究指出针对机械振动环境下交流接触器电寿命预测中的失效特征量进行研究,提出了一种基于优化小波去噪与核主成分分析-皮尔逊相关系数法相结合的方法以获取有效的失效特征量。首先,分别在常规与振动环境下进行交流接触器全寿命试验,并选取多个退化参数作为分析对象;其次,针对实测数据,采用多指标综合评价方法优化小波去噪,对退化参数进行去噪平滑,并结合参数的退化趋势,分析振动对接触器电寿命的影响;最后,针对退化参数及其核主成分,构建全信息特征量,计算各特征与剩余电寿命的皮尔逊相关系数。在振动环境下,结合所提方法最终提取累积燃弧能量、第一核主成分、吸合电压和接触电阻作为交流接触器电寿命预测的失效特征量。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年03期）
赵莉华,丰遥,谢荣斌,薛静,张霖[8]（2019）在《基于交叉小波的变压器振动信号幅频特征量提取方法》一文中研究指出为了分析变压器的振动特性和诊断变压器故障,结合变压器不同测试位置的振动信号,通过交叉小波变换提取变压器本体振动数据的主成分,以数据主成分的幅值和频率构成变压器振动信号的幅频特征量。并搭建了振动信号测试平台,采集不同条件下的变压器振动信号,对比分析了变压器空载、短路和带负载运行时的振动信号幅频特征量之间的关系,最后应用幅频特征量诊断变压器绕组松动和铁芯磁路故障。结果表明:幅频特征量能反映变压器振动信号的幅值和频率特征;空载、短路和带负载运行时振动信号的特征频率均为100 Hz,特征幅值存在差异;绕组松动故障主要影响振动信号特征频率,绕组松动后特征频率变大;铁芯磁路故障会导致振动信号的特征频率和幅值均增大。(本文来源于《高电压技术》期刊2019年02期）
朱良,谭继文,张义清[9]（2019）在《钢丝绳断丝损伤信号特征量提取方法研究》一文中研究指出以钢丝绳断丝损伤信号特征量提取为研究背景,给出了将基于小波包分解的信号奇异值熵作为断丝信号特征量的理论分析过程。通过试验数据分析,表明将峰值、波宽、波形下面积以及奇异值熵相结合能够较好地分辨出钢丝绳的断丝数量。(本文来源于《煤矿机械》期刊2019年02期）
张林锋,田慕琴,宋建成,贺颖,冯君玲[10]（2019）在《基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取》一文中研究指出针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类可分性准则,选择对不同截割岩壁硬度较为敏感的奇异值作为振动信号的特征量,并利用散度矩阵准则值来解决无法定量衡量各阶奇异值对截割硬度敏感程度的问题。与小波包频带能量法提取的特征向量进行比较,结果表明,对于掘进机水平截割、垂直截割和纵向钻进3种工况下的振动信号,基于奇异值分解法提取的特征向量都具有更好的类可分性。(本文来源于《工矿自动化》期刊2019年01期）
特征量提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对变压器振动问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的本征模函数(IMF)峭度特征量提取方法,并运用相关系数法、快速谱峭度图法提取敏感IMF分量。提取试验变压器正常、铁心松动故障状态下的振动、声音信号的特征量,研究变压器在正常、故障状态下这两种信号特征量分布情况;分析实际运行中出现铁心磁路故障、铁心多点接地故障状态的变压器的IMF峭度特征。结果表明,提出的特征量提取方法可同时反映频域、时域特性;在不同故障条件下,振动与声音信号的特征量变化不同,二者可相互补充,研究两种信号更有利于变压器状态的判定。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征量提取论文参考文献
[1].张晓燕,刘庆珍,蔡金锭.基于末端双点解析法的变压器油纸绝缘新特征量提取及老化诊断[J].高电压技术.2019
[2].王吉林,孟垂懿.基于EEMD的变压器振动与声音信号IMF峭度特征量提取方法[J].水电能源科学.2019
[3].鲍铁钊,宁杰远,张献兵.高架桥下方高铁地震波场的特征量提取[J].北京大学学报(自然科学版).2019
[4].李宏博.基于小波分析的变压器异常特征量的提取[J].科技创新与应用.2019
[5].吕志宁,赵少东,饶竹一,张云翔,冯燕钧.非侵入负荷辨识的谐波特征量提取改进方法研究[J].电子测量技术.2019
[6].李建标,司马文霞,孙廷玺,杨鸣,黄培专.实测铁磁谐振过电压相空间重构及非线性特征量提取[J].高压电器.2019
[7].孙曙光,纪学玲,杜太行,郝立林,王锐雄.机械振动下交流接触器电寿命预测失效特征量提取[J].仪器仪表学报.2019
[8].赵莉华,丰遥,谢荣斌,薛静,张霖.基于交叉小波的变压器振动信号幅频特征量提取方法[J].高电压技术.2019
[9].朱良,谭继文,张义清.钢丝绳断丝损伤信号特征量提取方法研究[J].煤矿机械.2019
[10].张林锋,田慕琴,宋建成,贺颖,冯君玲.基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取[J].工矿自动化.2019
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