简介:利用自回归条件异方差(ARCH)模型考察了银行同业拆借市场的利率波动,并利用向量自回归(VAR)模型分析了利率波动率与各宏观经济变量的动态关系。实证结果表明,利率波动率的变化对利率水平和产出有着显著的影响,但物价和汇率对利率波动率并不敏感。为了强化货币政策的稳健性和有效性,中央银行在关注利率水平变化的同时应该关注利率波动率的变化。
简介:定子绕组故障一般起因于接地壁或者匝间绝缘故障。故障机理包括绝缘中的薄弱部分逐渐的发展。这种薄弱部分通常是连续不断地扩张的空穴所造成的,而这种扩张则是由于不断增加的电晕或局部放电活动所引起的。这个故障方式是从内向向外的。近来在实际电机上的故障研究,和耐压试验下的线圈研究,表明故障能够从外向内发生。表面污染导致剧烈的表面放电和漏流径形成。这种表面放电在电晕活动的向内运动之后能够导致迅速的绕组故障。本文把漏流径形成视作一种故障机理,并对目的在于比较绝缘材料的防漏流径形成能力的一系列标准绝缘材料试验作了叙述。这些试验表明,绝缘材料的结合能够降低一个相当坚固的绝缘系统的防漏流径形成能力,并使其容易发生故障。
简介:为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。
简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。
简介:本文讨论应用电动机电流频谱分析的方法检测感应电动机滚动轴承的故障。目前用于检测轴承故障工况的方法是监测轴承的机械振动频率。由于这些机械振动与电机气隙变化有关,所以对气隙磁通密度进行调节,产生的定子电流频率也可预测,这种频率是与电源频率和振动频率有关。本文首先研讨电流监测对轴承故障检测的效果,其方法是在轴承初期故障引起的振动频率和电流频率之间建立联系。对轴承故障的型式进行了考察,确定了与轴承具体结构有关的轴承特征频率。叙述了对定子电流频谱的影响,确定了相关的频率。在设计监测定子电流的故障检测图方面,这是一项重要的结果。测试结果显示了具有各种轴承故障的感应电机振动和电流频谱,它们可用来验证振动频率与电流频率之间存在的关系。测试结果清楚地表明定子电流波形可用来识别轴承故障的存在与否。
简介:本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量,使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波,或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后,在形成新的簇且维持一段时间后,神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的,同此,使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施,其性能在各类故障上得到了验证。