發(fā)布時間：2018-11-08 10:56

【摘要】：高壓斷路器故障模式的準(zhǔn)確識別是礦井電網(wǎng)智能化發(fā)展過程中的重要支撐環(huán)節(jié)。針對高壓斷路器故障數(shù)據(jù)不易獲取且故障樣本較少的問題,提出了一種支持向量機與增量學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的故障識別方法,確定了以斷路器控制回路電流信號、電壓信號以及分合閘振動信號為狀態(tài)監(jiān)測量,模擬了彈簧松動、鐵芯卡澀、供電異常與線圈老化4種常見故障,提取了故障特征量并建立了故障數(shù)據(jù)樣本與增量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)樣本,采用支持向量機增量學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到了故障識別模型,并利用新增數(shù)據(jù)樣本對其進(jìn)行了驗證。結(jié)果表明:支持向量機增量學(xué)習(xí)算法可準(zhǔn)確識別上述4種常見故障,并可以通過對新增樣本的不斷學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高識別精度。
[Abstract]:The accurate identification of fault mode of high voltage circuit breaker is an important supporting link in the process of intelligent development of mine power network. Aiming at the problem that the fault data of high voltage circuit breaker is difficult to obtain and the fault samples are few, a fault identification method combining support vector machine and incremental learning algorithm is proposed, and the current signal of circuit breaker control circuit is determined. Voltage signal and closing vibration signal are state monitoring quantity. Four common faults are simulated, such as spring loosening, iron core sticking, power supply anomaly and coil aging. Fault characteristic quantity is extracted and fault data sample and incremental learning data sample are established. The incremental learning algorithm of support vector machine is used to train the fault identification model, and the new data sample is used to verify the model. The results show that the support vector machine incremental learning algorithm can accurately identify the four common faults mentioned above and can further improve the recognition accuracy through the continuous learning of new samples.
【作者單位】： 礦用智能電器技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室(太原理工大學(xué));煤礦電氣設(shè)備與智能控制山西省重點實驗室(太原理工大學(xué));中國煤炭科工集團太原研究院有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(U1510112,51377113) 山西省科技重大專項資助項目(20131101029)
【分類號】：TM561

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本文編號：2318252