51、旋转机械故障诊断与未来智能电网计量技术研究

旋转机械故障诊断与未来智能电网计量技术研究

在工业生产中，旋转机械的正常运行至关重要。然而，机械故障难以避免，准确诊断故障对于保障生产安全和效率意义重大。同时，随着电力系统的发展，智能电网成为未来的趋势，而其中的计量技术也有着独特的研究价值。下面将分别介绍旋转机械故障诊断方法和未来智能电网计量技术的相关内容。

旋转机械故障诊断方法

传统的机械故障诊断方法在处理非平稳和非线性的故障信号时效果不佳。为了提高故障诊断的准确性和速度，提出了一种基于经验模态分解（EMD） - 近似熵和最小二乘支持向量机（LS - SVM）的故障诊断方法。

基础原理

• EMD - 近似熵方法原理 ：
  • EMD ：是一种自适应的信号分解方法，适用于非线性、非平稳过程。它能将信号分解为一组固有模态函数（IMF），每个IMF代表信号的一种固有振动模式，从而在不同分辨率下表示信号特征，便于提取故障特征。
  • 近似熵（ApEn） ：由Steven M. Pincus提出，用于衡量时间序列复杂度和新信号模式出现的概率。信号越复杂，ApEn越大。其计算步骤如下：
    1. 假设原始数据是一个N点序列｛u(i), i = 1, 2, …, N｝，预先确定模式维度m和近似容量r。
    2. 将序列｛u(i)｝重新映射为一组m维向量：X(i) = [u(i), u(i + 1), …, u(i + m - 1)]。
    3. 对于每个i，计算向量X(i)