【摘要】：斷路器作為電力系統(tǒng)中數(shù)量最多的電力設備,對于電網(wǎng)的保護和電力系統(tǒng)的安全運轉有著重要的作用。為了維持電網(wǎng)的穩(wěn)定運行,斷路器的在線監(jiān)測與故障診斷就顯得尤為重要。我國電力系統(tǒng)行業(yè)在對斷路器等電力設備的維護過程中,大多數(shù)采用的是提前預防的有計劃的檢修方式,或者是故障后再進行維修,這不具有經(jīng)濟性。如若對斷路器設備采用在線監(jiān)測,并針對重要參數(shù)進行連續(xù)性的監(jiān)測,提前報警,這樣做有助于設備更加良好的運行,并且針對各類重要參數(shù)的變化來判斷故障類型,形成的數(shù)據(jù)分析可以作為狀態(tài)判斷的依據(jù),進而擴大設備的維修保養(yǎng)周期和減少保養(yǎng)費用、延長使用壽命,實現(xiàn)經(jīng)濟型維護,這對于提高電力系統(tǒng)的可靠性是非常重要的。為了準確快速的從斷路器的振動信號中獲取故障信息,提出了一種基于改進限制帶寬經(jīng)驗模態(tài)分解的故障特征提取方法,并與多核相關向量機相結合實現(xiàn)斷路器的故障診斷。針對限制帶寬經(jīng)驗模特分解在選取最優(yōu)帶寬頻率上的不足,該方法先建立優(yōu)化函數(shù),確定最優(yōu)限制帶寬信號頻率,再在經(jīng)驗模態(tài)分解的過程中引入該信號頻率。本文提出的方法通過選取限制帶寬經(jīng)驗模態(tài)分解的最優(yōu)帶寬頻率,從而提高了頻率分辨能力,能夠對從斷路器中提取的正常與故障時的振動信號進行有效分析。再通過量子粒子群算法確定多核相關向量機最適合的核系數(shù),通過多核相關向量機對斷路器故障進行診斷,測試準確率能達到較好效果,具有良好的泛化能力,可以用于診斷斷路器的機械故障。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM561
【圖文】：

合肥工業(yè)大學專業(yè)碩士研究生學位論文IBREMD 分解，得到分解后固有模態(tài)函數(shù)作為特征向量，輸入到 MKRVM 對斷路器做出故障診斷。QPSO 算法用于對 MKRVM 模型中的各個核函數(shù)的系數(shù)進行優(yōu)化生成，設QPSO 的最大迭代次數(shù)設為100 ，粒子群規(guī)模為 10，每個粒子的位置被限制在 0,1 適應度函數(shù)選擇訓練數(shù)據(jù)的故障診斷率。本文設置多項式核函數(shù)的階次為 1、2，RBF 核函數(shù)寬度分別為 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5，上述各個核函數(shù)分別對應于系數(shù)1、系數(shù) 2、系數(shù) 3、系數(shù) 4、系數(shù) 5、系數(shù) 6、系數(shù) 7,將系數(shù)映射為 QPSO 算法中種群中每個粒子的位置，為 MKRVM 尋找最優(yōu)的核函數(shù)系數(shù)，適應度函數(shù)選擇故障診斷正確率，下表列出了各個系數(shù)的最優(yōu)參數(shù)。

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本文編號：2746185