本文選題：有載分接開關 + 改進變分模態(tài)分解��； 參考：《湖南大學學報(自然科學版)》2017年10期

【摘要】：為提高變壓器有載分接開關(On-Load Tap-Changer,OLTC)機械狀態(tài)智能診斷水平,提出了基于改進變分模態(tài)分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)-權(quán)重散度的OLTC機械狀態(tài)特征提取方法,以及和聲搜索算法(Harmony Search,HS)優(yōu)化相關向量機(Relevance Vector Machine,RVM)的故障分類方法.本文進行模擬實驗測得了多組不同工況下的OLTC機械振動信號,通過IVMD算法將振動信號分解為一系列有限帶寬本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),計算IMF分量與原始振動信號的K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,K-L),再乘上權(quán)重系數(shù)得到權(quán)重散度,以權(quán)重散度來表征多組OLTC機械振動信號的時頻域復雜度.同時構(gòu)建了RVM多分類模型,并通過和聲搜索算法對RVM的核函數(shù)選擇進行了優(yōu)化,有效地實現(xiàn)了對于權(quán)重散度的分類.實驗與數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,本文所提綜合診斷方法精度較高,可準確提取機械故障特征,能夠為OLTC智能故障診斷提供必要的參考.
[Abstract]:In order to improve the level of intelligent diagnosis of mechanical state of On-Load Tap-Changer-Based OLTC-based transformer with on-load tap switch, a method of feature extraction of OLTC mechanical state based on improved variational Mode decomposition (VMD) and improved Variational Mode Decomposition- weight divergence is proposed. And the harmony search algorithm (Harmony search HSV) is used to optimize the fault classification method of correlation vector machine (Relevance Vector Machine). In this paper, the mechanical vibration signals of OLTC are measured by simulation experiments. The vibration signal is decomposed into a series of intrinsic mode functions with limited bandwidth by IVMD algorithm. The K-L divergence of the IMF component and the original vibration signal is calculated and the Kullback-Leibler divergence K-Ln is obtained by multiplying the weight coefficient to obtain the weight divergence. The time-frequency complexity of multiple sets of OLTC mechanical vibration signals is characterized by weighted divergence. At the same time, the multi-classification model of RVM is constructed, and the kernel function selection of RVM is optimized by harmonic search algorithm, which effectively realizes the classification of weight divergence. The results of experiment and data analysis show that the comprehensive diagnosis method proposed in this paper has high accuracy, can extract mechanical fault features accurately, and can provide necessary reference for OLTC intelligent fault diagnosis.
【作者單位】： 山東大學電氣工程學院;山東省特高壓輸變電技術(shù)與裝備重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51207084) 山東省優(yōu)秀中青年科學家科研獎勵基金計劃項目(BS2013NJ024)~~
【分類號】：TM41

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本文編號：1988222