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公开(公告)号：CN110716138A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911021195.7
申请日：2019-10-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法。首先测取三相定子电流瞬时信号，利用Park矢量法对电流信号进行分析，获得Park矢量轨迹图；然后利用方向梯度直方图方法提取出Park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量；最后将提取出的特征向量输入到电机故障分类随机森林模型中，得到电机故障的识别结果。本发明不仅可准确识别出定子绕组匝间短路故障，而且解决了人工识别电机定子绕组匝间短路故障的问题。
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公开(公告)号：CN109856538A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910159566.1
申请日：2019-03-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于短时校正傅里叶变换的感应电机转子断条故障检测方法，首先选择一个时间宽度很窄的时间窗沿时间轴滑动，将采集的定子电流信号截断为一系列相互重叠子信号，随后对每一短时信号进行FFT分析获得相应的一系列短时频谱。接着应用频谱校正技术对每一短时频谱的基波分量幅值进行校正以提高精度，最后以时间窗滑动的位置所对应的时间为自变量，校正后的幅值为因变量，得到基波幅值随时间变化曲线，根据其随时间演变是否呈现为2sfs(s为转差率，fs为电源频率)频率的正弦包络来识别断条故障。若呈现为2sfs频率的正弦包络则转子发生断条故障，否则转子正常。本发明方法具有简单易实现且计算量小优势，此外，不仅能够实现电机在平稳运行状态下的断条故障检测，对于负载时变情况下同样适用。
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公开(公告)号：CN110011310B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201910348647.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明涉及一种应对电网谐波的改进VSG控制策略，属于VSG的电能质量技术领域。有效抑制了当电网含有谐波时VSG并网点电流的谐波含量。首先建立VSG等效模型，在分析电网谐波对入网电流影响的基础上，提出一种基于改进的双二次广义积分的电感电流参考值算法，用惯性积分环节替代电网电压的全前馈控制中的微分运算，并分析相应电流调节器机理，从而选择相应的电流调节器实现电流跟踪和谐波抑制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110011310A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910348647.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明涉及一种应对电网谐波的改进VSG控制策略，属于VSG的电能质量技术领域。有效抑制了当电网含有谐波时VSG并网点电流的谐波含量。首先建立VSG等效模型，在分析电网谐波对入网电流影响的基础上，提出一种基于改进的双二次广义积分的电感电流参考值算法，用惯性积分环节替代电网电压的全前馈控制中的微分运算，并分析相应电流调节器机理，从而选择相应的电流调节器实现电流跟踪和谐波抑制。
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公开(公告)号：CN108830250A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810666876.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06K9/0053 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了属于频谱估计领域的一种基于多模态PSO搜索的MUSIC频谱估计方法。首先根据观测数据构建自相关矩阵；然后对自相关矩阵进行特征值分解，并形成噪声子空间和信号子空间；接着，利用噪声子空间和信号频率向量构建适应度函数；最后利用多模态骨干微粒群优化算法在频率可行域内进行多谱峰同时搜索，实现信号频率的估计。本发明利用智能群体搜索代替固定步长遍历搜索，不但提高了频率的估计精度，同时大大降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN109856538B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910159566.1
申请日：2019-03-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于短时校正傅里叶变换的感应电机转子断条故障检测方法，首先选择一个时间宽度很窄的时间窗沿时间轴滑动，将采集的定子电流信号截断为一系列相互重叠子信号，随后对每一短时信号进行FFT分析获得相应的一系列短时频谱。接着应用频谱校正技术对每一短时频谱的基波分量幅值进行校正以提高精度，最后以时间窗滑动的位置所对应的时间为自变量，校正后的幅值为因变量，得到基波幅值随时间变化曲线，根据其随时间演变是否呈现为2sfs(s为转差率，fs为电源频率)频率的正弦包络来识别断条故障。若呈现为2sfs频率的正弦包络则转子发生断条故障，否则转子正常。本发明方法具有简单易实现且计算量小优势，此外，不仅能够实现电机在平稳运行状态下的断条故障检测，对于负载时变情况下同样适用。
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公开(公告)号：CN110729938A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911021280.3
申请日：2019-10-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H02P21/14 , H02P29/024 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的异步电机转子断条故障识别方法。首先测取三相定子电流瞬时信号，利用Park矢量法对电流信号进行分析，获得Park矢量轨迹图；然后利用方向梯度直方图方法提取出Park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量；最后将提取出的特征向量输入到电机故障分类支持向量机(SVM)模型中，得到电机故障的识别结果。本发明不仅可准确识别出转子断条故障，而且解决了人工识别电机转子断条故障的问题。
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公开(公告)号：CN109855852A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910159237.7
申请日：2019-03-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短时校正傅里叶变换的信号包络提取方法，首先选择一个时间宽度很窄的时间窗，并沿着时间轴滑动将信号截断为一系列相互重叠的短时信号；然后对每一短时信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到相应的一系列短时频谱；接着应用频谱校正技术对每一短时频谱中的最高谱线值进行幅值校正提高精度；最后以时间窗滑动的位置所对应的时间为自变量，相应的校正后的幅值为因变量，得到校正后的幅值随时间变化的曲线，从而实现信号包络线的提取。本发明的显著优势在于：不仅能够显著提高信号包络的提取精度，且提取的包络线亦具有很好的光滑度；同时，该方法简单易实现，且计算量小。
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