基于优化型SVM的高压断路器故障诊断方法研究

基于优化型SVM的高压断路器故障诊断方法研究

论文摘要

为准确评估高压断路器的运行状态,提出了一种基于分合闸线圈电流的断路器故障诊断方法。首先提取断路器分合闸线圈电流时间和电流值,并将其作为局部特征;然后对电流信号数据求取均值、标准差、峭度以及能量值并作为全局特征,由局部特征和全局特征组成综合特征;再利用PCA(主分量分析)法对特征矩阵进行降维处理,获得主分量特征;最后构建SVM(支持向量机)的训练样本集,获得SVM决策函数,实现断路器运行状态分类。利用该方法对断路器4种运行状态进行试验分析,结果表明该方法能够有效识别断路器不同故障状态。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 电流信号机理分析
  • 2 电流信号特征分析
  • 3 PCA原理
  • 4 试验分析
  •   4.1 算法流程
  •   4.2 试验模型
  •   4.3 特征提取
  •   4.4 特征降维
  •   4.5 故障分类
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周建平,李聪,万书亭,杨晓红

    关键词: 主分量分析,支持向量机,高压断路器,分合闸线圈电流,故障诊断

    来源: 浙江电力 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网浙江省电力有限公司检修分公司,华北电力大学机械工程系

    基金: 国家自然科学基金(51777075),国网浙江省电力有限公司科技项目(5211MR170004)

    分类号: TM561

    DOI: 10.19585/j.zjdl.201903003

    页码: 14-19

    总页数: 6

    文件大小: 381K

    下载量: 178

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