本文關鍵詞：采用EWT和OCSVM的高壓斷路器機械故障診斷

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【摘要】：根據斷路器故障診斷對可靠性要求較高的實際工程需求,提出了一種采用經驗小波變換(EWT)和單類支持向量機(OCSVM)的高壓斷路器機械故障診斷新方法。首先,通過EWT準確分離斷路器振動信號中具有不同物理意義的固有模態(tài)函數(IMF);之后,通過Hilbert譜分析,獲得時-頻矩陣并計算其時-頻熵,構成用于分類的特征向量;然后,僅使用易于獲取的正常狀態(tài)振動信號訓練經粒子群算法(PSO)常數參數尋優(yōu)的OCSVM,并通過OCSVM來準確判斷斷路器是否發(fā)生機械故障,提高故障診斷可靠性;如OCSVM判斷發(fā)生機械故障,則進一步通過支持向量機(SVM)判斷具體故障類型。在SF6高壓斷路器上進行實驗證明,新方法能夠更加準確地區(qū)分故障與正常樣本,滿足高壓斷路器故障診斷的高可靠性要求。
【作者單位】： 東北電力大學電氣工程學院;哈爾濱工業(yè)大學電氣工程及自動化學院;
【關鍵詞】： 高壓斷路器 機械故障診斷 經驗小波變換 時-頻熵 單類支持向量機
【基金】：國家自然科學基金(51307020) 東北電力大學研究生創(chuàng)新基金(Y2014007)項目資助
【分類號】：TM561
【正文快照】： 1引言高壓斷路器作為電網一次設備中主要的控制及保護設備,其運行狀態(tài)與電網可靠性直接相關[1]。國際大電網會議(CIGRE)對高壓斷路器的故障原因做過調查,發(fā)現(xiàn)44%的主要故障和39%的次要故障是機械故障[2]。因此,開展斷路器機械故障診斷研究具有重要意義。利用高壓斷路器機械結

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本文編號：1035252