本文選題：有載分接開關(guān) + 改進(jìn)變分模態(tài)分解�。� 參考：《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：為提高變壓器有載分接開關(guān)(On-Load Tap-Changer,OLTC)機(jī)械狀態(tài)智能診斷水平,提出了基于改進(jìn)變分模態(tài)分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)-權(quán)重散度的OLTC機(jī)械狀態(tài)特征提取方法,以及和聲搜索算法(Harmony Search,HS)優(yōu)化相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine,RVM)的故障分類方法.本文進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)測(cè)得了多組不同工況下的OLTC機(jī)械振動(dòng)信號(hào),通過IVMD算法將振動(dòng)信號(hào)分解為一系列有限帶寬本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),計(jì)算IMF分量與原始振動(dòng)信號(hào)的K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,K-L),再乘上權(quán)重系數(shù)得到權(quán)重散度,以權(quán)重散度來表征多組OLTC機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域復(fù)雜度.同時(shí)構(gòu)建了RVM多分類模型,并通過和聲搜索算法對(duì)RVM的核函數(shù)選擇進(jìn)行了優(yōu)化,有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)于權(quán)重散度的分類.實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,本文所提綜合診斷方法精度較高,可準(zhǔn)確提取機(jī)械故障特征,能夠?yàn)镺LTC智能故障診斷提供必要的參考.
[Abstract]:In order to improve the level of intelligent diagnosis of mechanical state of On-Load Tap-Changer-Based OLTC-based transformer with on-load tap switch, a method of feature extraction of OLTC mechanical state based on improved variational Mode decomposition (VMD) and improved Variational Mode Decomposition- weight divergence is proposed. And the harmony search algorithm (Harmony search HSV) is used to optimize the fault classification method of correlation vector machine (Relevance Vector Machine). In this paper, the mechanical vibration signals of OLTC are measured by simulation experiments. The vibration signal is decomposed into a series of intrinsic mode functions with limited bandwidth by IVMD algorithm. The K-L divergence of the IMF component and the original vibration signal is calculated and the Kullback-Leibler divergence K-Ln is obtained by multiplying the weight coefficient to obtain the weight divergence. The time-frequency complexity of multiple sets of OLTC mechanical vibration signals is characterized by weighted divergence. At the same time, the multi-classification model of RVM is constructed, and the kernel function selection of RVM is optimized by harmonic search algorithm, which effectively realizes the classification of weight divergence. The results of experiment and data analysis show that the comprehensive diagnosis method proposed in this paper has high accuracy, can extract mechanical fault features accurately, and can provide necessary reference for OLTC intelligent fault diagnosis.
【作者單位】： 山東大學(xué)電氣工程學(xué)院;山東省特高壓輸變電技術(shù)與裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51207084) 山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎(jiǎng)勵(lì)基金計(jì)劃項(xiàng)目(BS2013NJ024)~~
【分類號(hào)】：TM41

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本文編號(hào)：1988222