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基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法
被引量:
25
1
作者
张一茗
李少华
+5 位作者
陈士刚
高群伟
宋亚凯
张文涛
李洪涛
关永刚
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期12-19,共8页
针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安...
针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明,多路传感器融合特征向量相比于单路信号提取的特征,对隔离开关不同的故障具有较好的识别能力,可诊断出故障发生的种类及位置,提高了诊断准确率。
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关键词
高压隔离开关
能量矩
特征融合
relieff优化
BP神经网络
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职称材料
题名
基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法
被引量:
25
1
作者
张一茗
李少华
陈士刚
高群伟
宋亚凯
张文涛
李洪涛
关永刚
机构
平高集团有限公司
北京交通大学电气工程学院
国网江苏省电力公司电力科学研究院
清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期12-19,共8页
文摘
针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明,多路传感器融合特征向量相比于单路信号提取的特征,对隔离开关不同的故障具有较好的识别能力,可诊断出故障发生的种类及位置,提高了诊断准确率。
关键词
高压隔离开关
能量矩
特征融合
relieff优化
BP神经网络
Keywords
high voltage disconnectors
energy moment
feature fusion
relieff
optimization
BP neural network
分类号
TM564.1 [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
操作
1
基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法
张一茗
李少华
陈士刚
高群伟
宋亚凯
张文涛
李洪涛
关永刚
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2018
25
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