基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断

赵书涛; 马莉; 朱继鹏; 李建鹏; 赵慧

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基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断

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cqvip:针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法。通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF)分量,依据各IMF相关系数与能量分布,将前7阶IMF分量进行小波包软阈值去噪,计算其样本熵作为特征量,最后采用基于免疫浓度思想的烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)分类器,对断路器不同运行状态进行分类识别。实验结果表明:基于CEEMDAN样本熵特征对于信号干扰不敏感,FWA-SVM诊断方法对于高压断路器分闸操动过程故障辨识效果良好。

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来源
《电力自动化设备》 |2020年第3期|181-186|共6页
作者
赵书涛; 马莉; 朱继鹏; 李建鹏; 赵慧;
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作者单位

华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003;

贵州省电网公司贵阳花溪供电局贵州贵阳550000;

国网河北省电力有限公司检修分公司河北石家庄050000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类断路器;
关键词
高压断路器; 振动信号; 自适应白噪声完整集合经验模态分解; 支持向量机; 故障诊断;

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