基于谱峭度分析和粒子群Kmeans算法的高压断路器故障诊断研究

论文摘要

为满足电网对高压断路器高效诊断要求,提出一种谱峭度分析和粒子群K均值算法（PSO-Kmeans）相结合的故障诊断方法。该方法首先对正常状态和故障状态振动信号进行快速Kurtogram谱峭度分析,得到谱峭度指标最大中心频率和相应频率分辨率,据此设计带通滤波器对信号进行去噪;对去噪后的信号进行小波分解,提取小波包能量熵作为特征量;进一步采用PSO-Kmeans对特征量进行聚类分析。实验结果表明:改进谱峭度分析法弥补了传统带通滤波器参数确定的不足,提升去噪效果;去噪与PSO-Kmeans算法相结合的诊断方法克服了传统Kmeans易受初始聚类中心影响的缺点,聚类效果良好且精度高于传统算法,证实该方法适用于高精度高压断路器机械故障诊断。

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类型: 期刊论文

作者: 王庆燕,曹生让,陈秉岩,杨忠

关键词: 机械故障诊断,高压断路器,谱峭度,算法,粒子群算法

来源: 高压电器 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 金陵科技学院机电学院,南京航空航天大学自动化学院,河海大学能源与电气学院

基金: 江苏省高校自然科学基金(17KJB470005),博士科研启动基金(jit-B-201626)~~

分类号: TM561

DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.05.004

页码: 23-28+34

总页数: 7

文件大小: 1836K

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标签：机械故障诊断论文;  高压断路器论文;  谱峭度论文;  算法论文;  粒子群算法论文;