發(fā)布時(shí)間：2021-05-26 08:26

　　通常,配電開關(guān)分合閘操作產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)含有體現(xiàn)機(jī)械狀態(tài)的重要信息。提出一種基于振動(dòng)信號(hào)分析的新型配電開關(guān)故障診斷方法。首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)求取喬-威廉斯分布獲得二維時(shí)頻矩陣,然后對(duì)時(shí)頻矩陣作分塊奇異值分解,用于表征不同機(jī)械狀態(tài)的時(shí)頻特性,最后結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)算法對(duì)4類實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。所提方法的優(yōu)點(diǎn)是有效提取了配電開關(guān)振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻域的特征,并且可以在較少樣本的情況下訓(xùn)練診斷模型。基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,該方法具有較高的識(shí)別精度和較快的收斂速度。 

【文章來源】：電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 方法的提出
    1.1 基于喬-威廉姆斯分布的信號(hào)分解
        1)對(duì)v(d)按式(4)作Hilbert變換。
        2)由式(2)和(3)求復(fù)信號(hào)Y
    1.2 分塊奇異值分解
    1.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)分類
    1.4 配電開關(guān)故障診斷模型訓(xùn)練流程
2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
    2.1 故障實(shí)驗(yàn)介紹
    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        1)激活函數(shù)類型對(duì)ELM預(yù)測(cè)結(jié)果的影響
        2)隱層神經(jīng)元數(shù)目對(duì)ELM預(yù)測(cè)結(jié)果的影響
        3)模型測(cè)試結(jié)果
        4)算法中的優(yōu)化組合性能評(píng)價(jià)
    2.3 與其他算法對(duì)比
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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