本文關(guān)鍵詞：基于聲振聯(lián)合特征熵的斷路器故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)斷路器機(jī)械故障復(fù)雜、診斷困難的現(xiàn)狀,提出了一種基于聲振聯(lián)合分析的斷路器故障診斷方法。利用小波包和特征熵理論對(duì)采集到的振動(dòng)和聲音信號(hào)進(jìn)行分解和特征提取,故障狀態(tài)與正常狀態(tài)之間的差異由特征熵矩陣之間的偏差來(lái)反映。將形成的特征熵矩陣作為支持向量機(jī)的輸入特征向量,對(duì)斷路器的卡澀和螺絲松動(dòng)故障進(jìn)行了分類識(shí)別,并與傳統(tǒng)的單一信號(hào)故障診斷方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:以聲振聯(lián)合特征熵矩陣作為輸入的支持向量機(jī),在分類的效果上明顯優(yōu)于單信號(hào),更適合在斷路器故障識(shí)別中應(yīng)用。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機(jī) 斷路器 特征熵矩陣 單一信號(hào) 故障識(shí)別
【分類號(hào)】：TM561
【正文快照】： 0引言斷路器作為電力系統(tǒng)中必不可少的保護(hù)和控制設(shè)備[1,2],利用振動(dòng)信號(hào)分析進(jìn)行故障診斷一直是科研人員研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。2001年胡曉光教授等提出基于小波變換的信號(hào)奇異性檢測(cè)理論處理振動(dòng)信號(hào),利用多層小波分解包絡(luò)的模極大值計(jì)算奇異性指數(shù)作為反應(yīng)故障診斷的特征參數(shù)[3];

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本文編號(hào)：442621