基于CNN算法的并联电抗器机械故障诊断方法

吴经锋; 王文森; 张璐; 韩彦华; 李祎; 张玉焜; 汲胜昌

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基于CNN算法的并联电抗器机械故障诊断方法

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为解决并联电抗器的机械故障诊断问题,本文提出了一种基于卷积神经网络算法的机械故障诊断方法。首先以一台10 kV并联电抗器为研究对象搭建了振动实验平台,在油箱表面采集了5种机械状态下的振动信号,将原始振动信号进行预处理得到其时域波形与频谱,然后分析了振动时频特性并验证了其区分机械状态的可行性,因此将振动信号输入分类模型中进行特征自适应提取和训练,最终通过分类器输出结果达到诊断的目的。该方法与传统的故障诊断方法相比,不但省略了人工提取特征环节,并且减少了误判问题,最终可以以较高的精度诊断电抗器机械故障。因此,本文提出的方法对并联电抗器的安全可靠运行具有重要意义。

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来源
《电工电能新技术》 |2022年第12期|72-80|共9页
作者
吴经锋; 王文森; 张璐; 韩彦华; 李祎; 张玉焜; 汲胜昌;
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作者单位

国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;

西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类并联电抗器;
关键词
并联电抗器; 振动信号; 机械故障; 卷积神经网络;

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