基于电振联合特征的高压断路器多故障诊断

针对利用单一信号诊断高压断路器多种故障的局限性,本文提出了一种电振联合特征的高压断路器多故障诊断方法。首先,对高压断路器合闸操作过程中的线圈电流信号用峰值谷值算法提取电流波形关键时间节点及对应幅值构建电气特征;对振动信号进行VMD分解,计算不同模态分量下的多尺度散布熵值构建机械特征;然后,将电气与机械特征向量进行主成分分析与降维,根据得到的方差贡献率生成电振联合特征,有效解决了特征向量冗余问题;最后将不同故障下的电振联合特征输入到模糊C均值聚类中,精准分类出高压断路器故障类型。实验结果表明,所提方法比单一信号故障诊断准确率更高,分类效果更显著,并在不同诊断模型中进行验证,识别准确率达98.6%,可以有效实现高压断路器多故障诊断。