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基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断
1
作者
王国东
马莉
+1 位作者
李科云
万钧
《仪器仪表与分析监测》
CAS
2024年第1期17-22,共6页
断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若...
断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若干反映断路器操动过程中机械状态信息的PF分量;然后依据各PF分量与原始信号相关性确定包含主要状态信息的PF分量,并将前3阶分量进行希尔伯特变换(Hilbert变换),求取其边际谱能量熵作为特征向量;最后将特征向量输入到GPSO-SVM分类器,实现断路器机械故障诊断。实验结果表明:LMD边际谱能量熵能准确反映断路器机械故障特征,GPSO-SVM可有效辨识断路器机械故障。
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关键词
高压断路器
LMD
HILBERT变换
边际谱能量熵
gpso-svm
下载PDF
职称材料
题名
基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断
1
作者
王国东
马莉
李科云
万钧
机构
国网宁夏电力有限公司超高压公司
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
出处
《仪器仪表与分析监测》
CAS
2024年第1期17-22,共6页
文摘
断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若干反映断路器操动过程中机械状态信息的PF分量;然后依据各PF分量与原始信号相关性确定包含主要状态信息的PF分量,并将前3阶分量进行希尔伯特变换(Hilbert变换),求取其边际谱能量熵作为特征向量;最后将特征向量输入到GPSO-SVM分类器,实现断路器机械故障诊断。实验结果表明:LMD边际谱能量熵能准确反映断路器机械故障特征,GPSO-SVM可有效辨识断路器机械故障。
关键词
高压断路器
LMD
HILBERT变换
边际谱能量熵
gpso-svm
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断
王国东
马莉
李科云
万钧
《仪器仪表与分析监测》
CAS
2024
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