基于相空间重构与改进GSA-SVM的高压断路器机械故障诊断

夏小飞; 芦宇峰; 苏毅; 杨健

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基于相空间重构与改进GSA-SVM的高压断路器机械故障诊断

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断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性.首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用粒子群算法(PSO)改进的万有引力搜索算法(GSA)混合算法优化支持向量机参数,利用断路器实测振动信号进行验证.结果表明:相空间重构与排列熵结合能够准确提取断路器振动信号的特征,采用PSO-GSA改进的支持向量机能快速有效分辨断路器故障类型,解决了现有诊断方法的路径扭曲、能量泄露和模态混叠等问题.

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来源
《中国电力》 |2021年第10期|169-176|共8页
作者
夏小飞; 芦宇峰; 苏毅; 杨健;
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作者单位

广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁 530023;

广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁 530023;

广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁 530023;

广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁 530023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
断路器振动信号; 相空间重构; 排列熵; 万有引力搜索算法(GSA); 支持向量机(SVM);

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