高压真空断路器振动特征提取及故障诊断方法研究

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高压断路器是电力系统中重要的组成部分，若发生故障会造成巨大的经济损失。断路器的主要故障是机械故障，其振动信号包含着能够判别出断路器机械状态的信息，可用于对断路器机械状态进行监测和诊断。本文基于振动信号开展高压真空断路器机械故障诊断研究，主要内容包括振动信号采集、特征提取和模式识别三个部分。首先，选取合适的振动传感器对信号进行采集并去除噪声。其次，针对断路器振动信号非线性、非平稳的特点，将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)引入到断路器振动信号处理中，求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵，并对振动信号进行小波包分解，求取各小波包分量的能量熵。将EEMD能量熵和小波包能量熵相结合并使用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)进行降维处理，降维后的数据作为诊断断路器的特征向量。在此基础上，将马氏距离和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)应用于断路器机械故障诊断中，通过对比两种判别方法对特征向量的识别效果，确定使用SVM对断路器状态进行模式识别。选用径向基函数作为核函数并使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)进行寻优设置SVM的模型。最后，使用训练好的SVM模型实现断路器机械故障诊断，对于常见的传动机构卡涩故障和基座螺丝松动故障的诊断正确率可达95.74%，取得了良好的诊断效果。

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作者
刘永超;
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作者单位

河南理工大学;

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授予单位河南理工大学;
学科电气工程
授予学位硕士
导师姓名孙抗;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类自动化技术及设备;高电压技术;
关键词
高压真空断路器; 振动特征提取; 故障诊断;

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