基于故障信号识别的高压断路器机械故障诊断

当前的高压断路器机械故障诊断模型一般为单向结构,诊断效率较低,导致目标故障诊断误差增加。为此提出对基于故障信号识别的高压断路器机械故障诊断方法的设计。根据实际的诊断需求及标准,设定故障特征提取及诊断环节,采用多阶的方式,提升诊断效率,构建多阶故障信号识别高压断路器机械诊断模型,采用故障信号包络处理实现识别诊断。测试结果表明:相比于传统混合特征和集成极限学习高压断路器机械故障诊断测试组、传统小波变换和随机森林高压断路器机械故障诊断测试组,此次所设计的故障信号识别高压断路器机械故障诊断测试组最终得出的目标故障诊断误差被较好地控制在0.25以下,说明在故障信号识别技术的辅助下,对于高压断路器故障的识别针对性较强,诊断精度更高,具有实际的应用价值。