本文關(guān)鍵詞： 變壓器 振動(dòng)信號(hào) 特征提取 經(jīng)驗(yàn)小波變換 Hilbert譜 時(shí)頻表示 特征矢量　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為有效提取變壓器振動(dòng)信號(hào)特征,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)小波變換(EWT)的信號(hào)特征提取方法。首先利用EWT方法將不同工況的變壓器振動(dòng)信號(hào)分別分解為若干經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù)(EWF)分量;然后計(jì)算各分量Hilbert譜,通過(guò)時(shí)頻表示直觀反映不同工況變壓器振動(dòng)信號(hào)的頻率特征信息;最后計(jì)算不同工況振動(dòng)信號(hào)各EWF分量與原信號(hào)的相關(guān)系數(shù),并提取相關(guān)度高的分量,根據(jù)其能量構(gòu)建信號(hào)的特征矢量,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同工況變壓器振動(dòng)信號(hào)特征提取的量化處理。仿真試驗(yàn)表明,該方法能有效提取變壓器振動(dòng)信號(hào)特征,且根據(jù)提取的特征矢量能夠正確識(shí)別變壓器繞組所屬的不同工況。
[Abstract]:In order to extract the characteristic of transformer vibration signal effectively, a signal feature extraction method based on empirical wavelet transform (EWT) is proposed. Firstly, the transformer vibration signal under different working conditions is decomposed into several empirical wavelet function components by EWT method. Then the Hilbert spectrum of each component is calculated, and the frequency characteristic information of transformer vibration signal under different working conditions is directly reflected by time-frequency representation. Finally, the correlation coefficient between each EWF component of vibration signal under different working conditions and the original signal is calculated, and the components with high correlation degree are extracted. The characteristic vector of the signal is constructed according to its energy, and the quantization processing of feature extraction of transformer vibration signal under different working conditions is realized. The simulation results show that this method can effectively extract the characteristics of transformer vibration signal. According to the extracted feature vectors, the transformer windings can be correctly identified under different working conditions.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFB0901200) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2017XS013)~~
【分類號(hào)】：TM41

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本文編號(hào)：1530817