论文摘要
针对传统信号分解导致断路器机械故障振动分析特征提取不准确,故障诊断精度低的缺点,提出将改进变分模态分解能量熵与支持向量机相结合的断路器故障诊断新方法。利用量子粒子群优化变分模态分解（VMD）参数设置问题,获取最佳模态个数及惩罚因子。为验证该算法在模态混叠及噪声干扰方面的优势,将其应用在10 kV高压断路器ZN63A-12上,对断路器采集到的正常、传动机构卡涩及基座螺丝松动三种振动信号进行分析。用改进VMD能量熵提取断路器振动特征,并输入支持向量机确定故障状态。实验结果表明,所提方法在少量样本情况下仍能有效提取断路器的运行状态并对故障进行分类,具有较高的应用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田书,康智慧
关键词: 变分模态分解,断路器,振动信号,支持向量机
来源: 振动与冲击 2019年23期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 河南理工大学电气工程与自动化学院
分类号: TM561;TP181
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.23.013
页码: 90-95
总页数: 6
文件大小: 313K
下载量: 462
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