基于时变滤波经验模态分解和SSA-LSSVM的变压器内部机械故障诊断方法

为了准确有效地识别变压器内部的潜伏性机械故障,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的变压器内部机械故障诊断方法。首先,对铁心处于不同松动状态的变压器进行振动信号采集;其次,利用时变滤波改进的经验模态分解(EMD)对所得振动信号进行分解,以获取多个本征模态函数(IMF)即模态分量;然后,采用相关系数法计算IMF分量与原始振动信号的相关性,并计算相关性最大的IMF分量的样本熵,以此构建特征向量集;最后,以诊断准确率最高为目标函数,利用SSA对LSSVM的正则化参数和核函数参数进行优化,搭建SSA-LSSVM诊断模型,并利用诊断模型对特征向量集进行诊断识别,实现变压器铁心内部潜伏性机械故障的诊断。试验结果表明,所提方法能够有效识别变压器内部潜伏性机械故障,识别准确率达到了98%以上,比对比算法的识别准确率高出5%以上,达到了高识别准确率的诊断效果。