發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 17:29

  本文選題：高壓斷路器 + 振動(dòng)信號(hào)　； 參考：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年07期

【摘要】：高壓斷路器操作過程中的振動(dòng)信號(hào)能夠反映斷路器的機(jī)械狀態(tài)。以高壓斷路器機(jī)械振動(dòng)信號(hào)中振動(dòng)事件的起始點(diǎn)作為特征參量,使用因子分析對特征量進(jìn)行降維優(yōu)化、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)經(jīng)粒子群參數(shù)尋優(yōu)(Particle Swarm Optimization,PSO)后可對斷路器的不同狀態(tài)進(jìn)行分類。本文對斷路器機(jī)械故障進(jìn)行了模擬試驗(yàn),結(jié)果表明,因子分析和支持向量機(jī)算法適于診斷高壓斷路器的機(jī)械狀態(tài)。
[Abstract]:The vibration signals in the operation of the high voltage circuit breaker can reflect the mechanical state of the circuit breaker. The starting point of the vibration event in the mechanical vibration signal of the high voltage circuit breaker is taken as the characteristic parameter, and the characteristic quantity is optimized by the factor analysis. The support vector machine (Support Vector Machine, SVM) is optimized by the particle swarm optimization (Particle Swarm Opt). Imization, PSO) can classify the different states of the circuit breakers. This paper simulated the mechanical faults of the circuit breakers. The results show that the factor analysis and support vector machine algorithm are suitable for the diagnosis of the mechanical state of the high voltage circuit breaker.
【作者單位】： 北京電力科學(xué)研究院;清華大學(xué)電機(jī)系電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河南平高電氣股份有限公司;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2011AA05A121) 國家電網(wǎng)公司資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM561;TM507

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本文編號(hào)：1960691