朱佼佼
- 作品数：7 被引量：48H指数：3
- 供职机构：中南大学交通运输工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程交通运输工程机械工程更多>>
- 基于改进智能算法的电力机车牵引变压器故障诊断技术研究
- 近些年来，我国铁路建设迎来了一个高速发展的时期，目前我国已经拥有全世界最大规模以及最高运营速度的高速铁路网，铁路营运里程跃居世界第二。随着我国铁路建设的飞速发展，保障铁路安全运输的工作显得尤为重要。而牵引变压器作为列车从...
- 朱佼佼
- 关键词：电力机车牵引变压器粒子群算法
- 一种新的交流机车主变压器绕组状态在线监测方法被引量：7
- 2016年
- 为了进一步提高交流机车/动车组的行车安全,提出了一种基于双绕组变压器输出电流(i2)和输入输出电压差(Δv)之间的关系轨迹"(i2-Δv)"的交流机车/动车组主变压器绕组状态在线监测方法。首先,提出并验证了双绕组变压器的关系轨迹"(i2-Δv)",在Cartesian坐标系下为一个椭圆。同时将椭圆一般性质应用于(i2-Δv)倾角和离心率的推导,从理论上证明了该在线监测方法不受外部负载变化的影响。然后采用电力机车主变压器综合测试和故障诊断系统,采集并处理从某型健康机车主变压器不同工作状态下获取的电流和电压数据,通过现场试验验证了(i2-Δv)关系椭圆倾角和离心率不受负载变化影响。最后利用该型主变压器的有限元模型和缩小比例的测试变压器,通过匝/盘间短路验证了该在线监测方法在主变压器故障状态下的有效性和灵敏度。
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- 关键词：绕组在线监测离心率
- 采用自组织RBF网络算法的变压器故障诊断被引量：38
- 2012年
- 针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初始RBF神经网络节点数、中心向量、节点连接权值进行优化。利用鸢尾属数据集及葡萄酒数据集对提出的自组织RBF神经网络算法进行了仿真测试,证明该算法对于提高分类精度和优化RBF神经网络结构有一定的作用。最后,将该算法应用到电力机车牵引变压器综合测试及故障诊断系统中,结果证明所提的自组织RBF神经网络诊断算法可有效监测出原系统试验时误报和漏报的故障。
- 付强陈特放朱佼佼
- 关键词：变压器
- 一种新的机车主变压器铁心状态在线监测方法被引量：1
- 2016年
- 提出一种通过在线估测机车主变压器铁心损耗来实时监测机车主变压器铁心工作状态的新方法。根据磁动势守恒定律,利用电力机车主变压器综合测试和故障诊断系统在线测量主变压器各端口的电气量,来实时估测主变压器的铁损。磁化电流作为其中一个不可直接测量的关键量,该文通过空载试验建立铁心等效非线性电感的数学模型来获取。通过对比发现,该建模技术计算简单、易于实施、适用性好且精确度更高,且在某型机车主变压器的试验中总体误差小于0.02%。最后通过对某型机车主变压器进行现场试验,分别在正常状态和硅钢片片间短路故障下,验证了提出的在线状态监测技术的有效性和可行性。
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- 关键词：机车主变压器在线状态监测铁心损耗磁化电流
- 基于振动模态的机车主变压器绕组稳定性研究
- 2017年
- 为进一步完善列车安全状况监测及故障预警技术研究,针对绕组轴向失稳现象提出一种基于绕组轴向振动模态的研究方法。该方法利用机车主变压器单铁芯柱绕组的轴向动态结构模型和绕组轴向电磁力与振动加速度的关系,通过提取和衡量变压器绕组振动加速度信号中周期信号幅值变化情况,研究绕组预紧力变化对其振动加速度的影响。通过ANSYS建立HXD1C型机车主变压器的三维动态模型,以油箱壁平板结构上靠近对应机车主变压器绕组中心点的油箱正面和背面对称位置作为机车主变压器油箱振动信号监测点,验证机车主变压器绕组压紧力的状况可以通过绕组振动加速度频率和幅值的变化来监测。
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- 关键词：机车主变压器振动加速度有限元模型
- 车载牵引变压器智能故障诊断技术新研究被引量：3
- 2012年
- 车载牵引变压器故障诊断的方法是将人工智能算法和油中气体分析法(DGA)相结合,但溶解气体由于再生、取样、色谱分析的原因,其数据存在许多的不确定性。提出将电气量与一种新的小波神经网络模型相结合的新方法来诊断牵引变压器故障。将电气量信号作为新网络模型的输入,网络的隐藏层采用具有正交性的Daubechies函数作为激函数,学习优化算法则采用引入量子计算和免疫算法的混合粒子群算法。试验结果证明,提出的智能故障诊断算法拥有更快的诊断速度和更高的准确率。
- 朱佼佼陈特放付强
- 关键词：短路故障小波神经网络混合粒子群算法
- 基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究被引量：8
- 2012年
- 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。
- 付强陈特放朱佼佼
- 关键词：牵引变压器混合粒子群算法故障诊断
