本文關(guān)鍵詞：智能真空斷路器振動信號的在線監(jiān)測與故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文以ABB公司12kV iVD4智能真空斷路器為研究對象,進行了智能真空斷路器振動信號的在線監(jiān)測與故障診斷研究。根據(jù)真空斷路器振動信號的特點設(shè)計了智能真空斷路器振動信號采集系統(tǒng),使用Hilbert邊際譜能量法對振動信號進行特征提取繼而建立振動信號特征量知識庫,并提出使用ELM(Extreme Learning Machine,ELM)極限學(xué)習(xí)機進行斷路器故障診斷。利用VB.NET,MATLAB,SQL Server混合編程設(shè)計了振動信號采集與分析的振動信號在線監(jiān)測與故障診斷上位機系統(tǒng)。首先,根據(jù)12kV iVD4智能真空斷路器振動信號的特點對加速度傳感器進行選型與安裝,設(shè)計振動信號采集系統(tǒng)的硬件電路和采集軟件,分析VD4真空斷路器機械故障類型,為故障模擬奠定基礎(chǔ)。其次,介紹了Hilbert變換及Hilbert邊際譜的原理,通過Hilbert邊際譜與FFT的仿真對比證明Hilbert邊際譜更適于非平穩(wěn)信號處理。根據(jù)分合閘振動信號頻譜分析,提出基于Hilbert邊際譜能量法的特征提取方法,并建立振動信號特征量知識庫。此外,提出使用ELM極限學(xué)習(xí)機進行斷路器故障診斷,對ELM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行設(shè)置,結(jié)合振動信號特征量知識庫進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,分析不同隱含層神經(jīng)元對診斷效果的影響。最后,介紹了振動信號在線監(jiān)測與故障診斷上位機系統(tǒng)的編寫平臺和系統(tǒng)結(jié)構(gòu),利用VB.NET完成系統(tǒng)界面和信號采集部分軟件設(shè)計,利用VB.NET和MATLAB混合編程完成振動信號數(shù)據(jù)處理和圖像顯示,利用Microsoft SQL Server創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫以保存振動信號數(shù)據(jù),實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的顯示、查詢等功能。
【關(guān)鍵詞】：iVD4智能真空斷路器 振動信號 Hilbert邊際譜 ELM極限學(xué)習(xí)機 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：廈門理工學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM561.2
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 引言9-19
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展概況10-13
• 1.3 ABB iVD4智能真空斷路器發(fā)展情況13-17
• 1.3.1 iVD4智能真空斷路器結(jié)構(gòu)與特點13-16
• 1.3.2 iVD4智能真空斷路器V1.0 版本16-17
• 1.3.3 iVD4智能真空斷路器V2.0 版本17
• 1.4 本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排17-19
• 第二章 振動信號的采集19-29
• 2.1 傳感器的選擇與安裝19-23
• 2.1.1 傳感器技術(shù)參數(shù)19-20
• 2.1.2 壓電加速傳感器原理20-21
• 2.1.3 傳感器的安裝方式21-22
• 2.1.4 傳感器的安裝位置22-23
• 2.2 振動信號采集系統(tǒng)硬件設(shè)計23-26
• 2.2.1 信號采集觸發(fā)電路24
• 2.2.2 信號調(diào)理電路24-25
• 2.2.3 微控制器芯片25-26
• 2.2.4 通信模塊26
• 2.3 振動信號采集系統(tǒng)軟件設(shè)計26-28
• 2.4 VD4真空斷路器機械故障類型28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 信號處理與特征量提取29-51
• 3.1 Hilbert變換及Hilbert邊際譜29-33
• 3.1.1 EMD原理29-32
• 3.1.2 Hilbert變換與Hilbert邊際譜32-33
• 3.2 Hilbert邊際譜的仿真研究與特征提取33-35
• 3.2.1 Hilbert邊際譜與FFT的仿真對比33-34
• 3.2.2 Hilbert邊際譜能量法34-35
• 3.3 振動信號特征量提取35-40
• 3.3.1 分閘振動信號Hilbert邊際譜分析35-37
• 3.3.2 合閘振動信號Hilbert邊際譜分析37-39
• 3.3.3 振動信號特征量39-40
• 3.4 振動信號特征量知識庫的建立40-50
• 3.4.1 分閘過程振動信號特征量知識庫41-46
• 3.4.2 合閘過程振動信號特征量知識庫46-50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第四章 ELM極限學(xué)習(xí)機及故障診斷分類51-65
• 4.1 ELM極限學(xué)習(xí)機原理51-54
• 4.1.1 與傳統(tǒng)單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較51
• 4.1.2 極限學(xué)習(xí)機算法51-54
• 4.2 基于ELM的iVD4智能真空斷路器故障診斷54-64
• 4.2.1 ELM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定54-56
• 4.2.2 ELM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與故障診斷56-58
• 4.2.3 分閘過程ELM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與故障診斷58-61
• 4.2.4 合閘過程ELM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與故障診斷61-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 第五章 在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)軟件設(shè)計65-72
• 5.1 軟件開發(fā)平臺介紹65
• 5.2 軟件總體結(jié)構(gòu)介紹65-66
• 5.3 數(shù)據(jù)采集模塊66-68
• 5.4 數(shù)據(jù)處理模塊與數(shù)據(jù)顯示模塊68-70
• 5.5 數(shù)據(jù)管理模塊70-71
• 5.6 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論72-73
• 參考文獻73-78
• 致謝78-79
• 個人簡歷及在學(xué)期間研究成果79-80

【相似文獻】

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