【摘要】：為實(shí)現(xiàn)對萬能式斷路器分合閘故障的非侵入式監(jiān)測和診斷,以分合閘過程中所產(chǎn)生的包含豐富機(jī)械特性信息的振動(dòng)作為信號(hào)來源,提出一種基于振動(dòng)信號(hào)互補(bǔ)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)-樣本熵和相關(guān)向量機(jī)(RVM)相結(jié)合的萬能式斷路器故障診斷方法。該方法首先將振動(dòng)信號(hào)通過改進(jìn)的小波包閾值去噪算法處理;其次采用CEEMD提取若干個(gè)反映斷路器狀態(tài)信息的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,依據(jù)各IMF分量的能量分布特點(diǎn),選擇其中前7階進(jìn)行處理,計(jì)算其樣本熵形成有效的特征樣本;最后通過計(jì)算不同故障類型的樣本間歐氏距離來定量評價(jià)類間樣本平均距離,建立基于RVM的二叉樹多分類器,診斷得出萬能式斷路器故障類型。基于所設(shè)計(jì)的分合閘典型故障模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。與其他方法的對比實(shí)驗(yàn)表明,所提方法可利用相對較少的故障數(shù)據(jù)樣本實(shí)現(xiàn)對萬能式斷路器故障類型的識(shí)別并具有較高的識(shí)別率;同時(shí)實(shí)驗(yàn)表明,輔以同一故障類型的樣本間歐氏距離,可實(shí)現(xiàn)對分合閘故障中三相不同期故障嚴(yán)重程度的初步評估。
[Abstract]:In order to realize the non-invasive monitoring and diagnosis of commutative circuit breakers, the vibration, which contains abundant information of mechanical characteristics, is used as the signal source. A fault diagnosis method for universal circuit breakers based on vibration signal complementary population average empirical mode decomposition (CEEMD)-sample entropy and correlation vector machine (RVM) is proposed. Firstly, the vibration signal is processed by the improved wavelet packet threshold de-noising algorithm; secondly, the (IMF) components of several inherent mode functions reflecting the state information of circuit breakers are extracted by CEEMD, and the energy distribution characteristics of each IMF component are analyzed. The first seven orders are selected for processing, and the entropy of the sample is calculated to form an effective feature sample. Finally, by calculating the Euclidean distance between samples of different fault types to quantitatively evaluate the average distance between the samples, a binary tree multiclassifier based on RVM is established. The fault type of universal circuit breaker is obtained by diagnosis. Experiments are carried out based on the designed fault model. The comparison experiments with other methods show that the proposed method can recognize the fault type of the circuit breaker with relatively small number of fault data samples and has a high recognition rate. The Euclidean distance between samples of the same fault type can be used to evaluate the severity of three-phase faults at different stages.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;電磁場與電器可靠性省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(河北工業(yè)大學(xué));
【基金】：河北省教育廳資助科研項(xiàng)目(ZD2016108)
【分類號(hào)】：TM561

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本文編號(hào)：2283910