高壓斷路器振聲聯(lián)合故障診斷方法
本文關(guān)鍵詞:高壓斷路器振聲聯(lián)合故障診斷方法 出處:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年07期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:針對(duì)現(xiàn)有的高壓斷路器機(jī)械故障診斷方法存在的不足,本文提出了一種新的高壓斷路器振聲聯(lián)合診斷機(jī)械故障的方法。此方法首先利用快速核獨(dú)立分量分析(fast KICA)對(duì)采集到的聲波信號(hào)進(jìn)行盲源分離處理,并對(duì)處理后的聲波信號(hào)和采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EEMD)。其次,對(duì)分解后的每一個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IMF)求其二維譜熵,并以此二維譜熵矩陣的變換矩陣作為支持向量機(jī)的輸入特征向量對(duì)斷路器機(jī)械狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。最后實(shí)驗(yàn)表明,振聲聯(lián)合復(fù)合分析方法有效提高了高壓斷路器機(jī)械故障診斷的正確性和實(shí)用性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the existing mechanical fault diagnosis methods of high voltage circuit breakers. In this paper, a new method for mechanical fault diagnosis of high voltage circuit breakers by vibration and acoustic combination is proposed. This method firstly uses fast KICA (Fast Kernel Independent component Analysis). Blind source separation is performed on the collected acoustic signals. The processed acoustic signal and the collected vibration signal are decomposed by improved set empirical mode decomposition. Secondly, the two-dimensional spectral entropy of each inherent mode function after decomposition is obtained. The transformation matrix of the two-dimensional spectral entropy matrix is used as the input eigenvector of the support vector machine to identify the mechanical state of the circuit breaker. The accuracy and practicability of mechanical fault diagnosis of high voltage circuit breakers are improved effectively by combined vibration and acoustic analysis.
【作者單位】: 華北電力大學(xué)保定校區(qū)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】:TM561
【正文快照】: 1引言高壓斷路器是電力系統(tǒng)中最重要的設(shè)備之一[1,2],隨著人工智能的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、人工免疫網(wǎng)絡(luò)等新方法被引入故障診斷的領(lǐng)域,但支持向量機(jī)適于解決小樣本、高維數(shù)、非線性等問題[3-5]。由于高壓斷路器運(yùn)行現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜,采集到的信號(hào)若采用傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法,
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