高壓真空斷路器是電力系統(tǒng)開關(guān)設(shè)備中極其重要的一種高壓電器,而高壓斷路器故障中80%是由于機械特性不良造成,為此通過小波包變換對高壓斷路器機械振動信號進行了分析,以信號的能譜熵作為特征輸入向量,建立了粒子群優(yōu)化（PSO）徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓斷路器故障識別系統(tǒng)模型,最后對實際高壓斷路器振動信號進行獲取分析并得到結(jié)果。實驗結(jié)果表明,高壓斷路器正常信號能譜熵向量各元素分布比較均勻;而故障信號所得能譜熵向量各元素變化較大且有一定變化規(guī)律;粒子群優(yōu)化后的RBF網(wǎng)絡(luò)模型在正確率、精度等方面高于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實驗結(jié)果表明該方法用于高壓斷路器的故障診斷是可行的,并且可以為斷路器的故障診斷提供更好的理論依據(jù)。 

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【部分圖文】：

圖１ＶＧ１型高壓斷路器正常分閘狀態(tài)下對振動信號的Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ系列ｄｂ１０的３層小波包分解

圖２正常振動信號的小波包分解樹及能量分布Ｆｉｇ．２Ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｔｒｅｅａｎｄｔｈｅｅｎｅｒｇｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｎｏｒｍａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ

圖３徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Ｆｉｇ．３Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎ

【參考文獻】：
期刊論文
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