【摘要】：利用紅外激光光譜的穩(wěn)態(tài)特征,提出一種基于紅外激光光譜分析的變壓器故障診斷方法。構(gòu)建變壓器在故障情況下的紅外激光光譜特征采集模型和紅外激光光譜信號(hào)分析模型,對(duì)采集的紅外激光光譜信號(hào)進(jìn)行抗干擾濾波處理,在紅外激光光譜信號(hào)時(shí)頻域中采用Hilbert-Huang時(shí)頻特征提取方法進(jìn)行故障特征提取,得到變壓器故障特征信息的時(shí)間-頻率聯(lián)合分布Hilbert譜,實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障紅外激光光譜有效分析,對(duì)譜特征采用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行故障特征分類,實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確診斷。仿真實(shí)驗(yàn)分析表明,該方法進(jìn)行變壓器故障診斷的準(zhǔn)確性較高,實(shí)時(shí)性較好,技術(shù)指標(biāo)性能優(yōu)越。
[Abstract]:Based on the steady-state characteristic of infrared laser spectrum, a transformer fault diagnosis method based on infrared laser spectrum analysis is proposed. The infrared laser spectrum characteristic acquisition model and the infrared laser spectrum signal analysis model are constructed under the condition of transformer fault, and the infrared laser spectrum signal collected is processed by anti-interference filtering. In the time-frequency domain of infrared laser spectrum signal, Hilbert-Huang time-frequency feature extraction method is used to extract fault feature. The time-frequency joint distribution Hilbert spectrum of transformer fault characteristic information is obtained, and the infrared laser spectrum of transformer fault is effectively analyzed. The support vector machine (SVM) classifier is used to classify the spectrum features to realize the accurate fault diagnosis. The simulation results show that this method has high accuracy, good real-time performance and superior performance in transformer fault diagnosis.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;內(nèi)蒙古機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程系;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)�？茖W(xué)研究項(xiàng)目(NJZC14391) 內(nèi)蒙古師范大學(xué)科研基金(2013ZRYB04)
【分類號(hào)】：TM407;TN249

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本文編號(hào)：2257157