【摘要】：為可靠地進行萬能式斷路器機械故障診斷,在基于振動信號故障診斷的基礎上,提出了一種多特征融合與改進量子粒子群(QPSO)優(yōu)化的相關向量機(RVM)相結合的萬能式斷路器分合閘故障振聲診斷方法。首先,對振聲信號進行小波包軟硬閾值結合去噪預處理,并利用互補總體經驗模態(tài)分解算法對處理后的振聲信號進行分解,提取固有模態(tài)函數能量系數、樣本熵、功率譜熵,并組成多特征參數;然后,通過組合核函數核主元分析對多特征參數降維,并將其特征融合組成特征向量作為RVM的輸入,解決單一特征識別斷路器分合閘故障的低準確率和低穩(wěn)定性;最后,利用改進QPSO優(yōu)化分類模型參數,建立基于RVM的次序二叉樹模型對斷路器故障進行辨識。實驗結果表明,該方法能有效提升不同故障狀態(tài)下診斷結果的可靠性。
[Abstract]:In order to diagnose mechanical fault of universal circuit breaker reliably, based on vibration signal fault diagnosis, In this paper, a multi-feature fusion and improved quantum particle swarm optimization (QPSO) based correlation-vector machine (RVM) method for vibration diagnosis of switching faults of universal circuit breakers is proposed. Firstly, the wavelet packet soft and hard threshold is used to pre-process the vibroacoustic signal, and the complementary global empirical mode decomposition algorithm is used to decompose the vibratory acoustic signal. The energy coefficient of the natural mode function, sample entropy and power spectrum entropy are extracted. Then, by combining kernel principal component analysis, the dimension of multi-feature parameters is reduced, and the feature fusion is used as the input of RVM. In order to solve the problem of low accuracy and low stability of single feature identification circuit breaker switching fault, finally, an order binary tree model based on RVM is established to identify circuit breaker faults by using improved QPSO to optimize the classification model parameters. Experimental results show that this method can effectively improve the reliability of diagnosis results in different fault states.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;河北工業(yè)大學電磁場與電器可靠性省部共建重點實驗室;
【基金】：河北省教育廳資助科研項目(ZD2016108)
【分類號】：TM561

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本文編號：2137958