【摘要】：高壓斷路器是電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備之一,由于戶外環(huán)境的影響或機(jī)械部件自身的質(zhì)量問題,機(jī)械故障時(shí)有發(fā)生,從而造成經(jīng)濟(jì)損失。機(jī)械振動(dòng)信號(hào)包含的時(shí)頻特征能反映機(jī)械的運(yùn)行狀況,因而國內(nèi)外學(xué)者大量開展了基于振動(dòng)信號(hào)的高壓斷路器故障診斷的研究,但信號(hào)特征的有效提取與故障的準(zhǔn)確識(shí)別一直是研究的難點(diǎn),且未取得重大突破。為此,論文利用虛擬儀器技術(shù)搭建的振動(dòng)信號(hào)采集平臺(tái)采集了四種振動(dòng)類型(正常狀況、基座螺絲松動(dòng)、延時(shí)動(dòng)作、儲(chǔ)能彈簧松動(dòng))的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)高壓斷路器合閘振動(dòng)信號(hào)的特征提取與識(shí)別方法進(jìn)行了研究,研究的主要內(nèi)容包括:(1)信號(hào)的降噪及時(shí)頻分析。針對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù),采用了改進(jìn)的閾值函數(shù)進(jìn)行降噪預(yù)處理,對(duì)比軟閾值、硬閾值信號(hào)降噪方法,能有效保證估計(jì)信號(hào)的平滑性與突變信息。然后選定經(jīng)驗(yàn)小波變換、變分模態(tài)分解兩種方案對(duì)實(shí)測信號(hào)分解,并討論了實(shí)測信號(hào)本征模態(tài)數(shù)的選取問題,對(duì)比經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的時(shí)頻分辨性能,論文選取的方法可精確得到信號(hào)真實(shí)的窄帶本征模態(tài)分量。(2)信號(hào)的特征提取。為了進(jìn)一步量化信號(hào)的時(shí)頻特性,在時(shí)頻分析的基礎(chǔ)上,論文提出了兩種新的特征提取方法,改進(jìn)的時(shí)頻熵法、一種新的時(shí)間分割能量熵的特征提取方法。與傳統(tǒng)的特征提取方法相比,兩種特征提取方法能更好刻畫信號(hào)的時(shí)頻特性。(3)信號(hào)的識(shí)別。針對(duì)斷路器動(dòng)作次數(shù)不頻繁,獲取大量的振動(dòng)樣本難以實(shí)現(xiàn),且存在樣本數(shù)量分布不均勻問題,論文為斷路器機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的識(shí)別提供了兩種可行方案,并詳細(xì)討論了識(shí)別方案的各項(xiàng)分類性能指標(biāo)。方案一采用了多分類支持向量機(jī)識(shí)別四種類型振動(dòng)信號(hào),分類器參數(shù)采用隨機(jī)搜索尋優(yōu)確定,以減少識(shí)別時(shí)間開銷,方案一的準(zhǔn)確率達(dá)95%,以所有故障樣本為正例下的召回率達(dá)96.67%。為了綜合考慮召回率、準(zhǔn)確率性能指標(biāo)與樣本數(shù)量分布不均勻問題,方案二創(chuàng)造性的利用單分類支持向量機(jī)最大限度的檢測出故障樣本,然后用循環(huán)遍歷優(yōu)化的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出具體的故障類型,模型準(zhǔn)確率達(dá)到95%,以所有故障樣本為正例下的召回率達(dá)96.77%,與傳統(tǒng)故障診斷模型相比,該分類模型在保證準(zhǔn)確率的前提下,能最大程度避免故障樣本誤識(shí)為正常狀況而錯(cuò)過設(shè)備最佳維護(hù)時(shí)間。
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM561
【圖文】：

Fig.1-1 Two signal recognition schemes本文的主要工作體現(xiàn)在：（1）對(duì)比了 EMD、EEMD、EWT、VMD 信號(hào)分解的性能，討論了模態(tài)數(shù) K的選取。（2）提出了兩種特征提取方案，改進(jìn)的時(shí)頻熵特征、一種新的時(shí)間分割能量熵特征，通過對(duì)比研究，討論了方案的可行性。（3）采用了兩種信號(hào)識(shí)別方案，識(shí)別方案一采用隨機(jī)搜索尋優(yōu)方法優(yōu)化 SVM的核函數(shù)參數(shù) g 與懲罰系數(shù) C，減少了網(wǎng)格搜索（Grid search, GS）的時(shí)間開銷。方案二綜合考慮了準(zhǔn)確率與召回率，首先采用 RBF 核 OCSVM 分類器檢測出正常與異常樣本，使得分類器在保證準(zhǔn)確率的前提下，盡可能的檢測出故障樣本，最后采用循環(huán)遍歷方式優(yōu)化 PNN，并采用 PNN 分類器識(shí)別出具體的故障類型。1.3.2 文章結(jié)構(gòu)安排第一章，綜述了斷路器機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的信號(hào)分解、特征提取與識(shí)別研究現(xiàn)狀。

圖 2-1 硬件部分的整體設(shè)計(jì)流程Fig.2-1 The whole design process of the hardware part斷路器產(chǎn)生振動(dòng)信號(hào)，并通過壓電式加速度傳感器 LC0159 將振電信號(hào)，然后，模擬電信號(hào)輸入到信號(hào)調(diào)理器進(jìn)行濾波調(diào)理，最號(hào)輸入到 USB6002 進(jìn)行 AD 轉(zhuǎn)換。其中 USB6002 的采集工作由5V 的高電平觸發(fā)，信號(hào)調(diào)理器由電源模塊提供 DC+24V 的工作由電源模塊提供 DC+5V 工作電壓。系統(tǒng)與控制電路統(tǒng)包括硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)包括型號(hào)為 LC0159 的壓、型號(hào)為 AFT-0931 的信號(hào)調(diào)理器、NIUSB6002 數(shù)據(jù)采集卡、439、穩(wěn)壓電源、計(jì)算機(jī)等模塊組成。主要工作是實(shí)時(shí)采集瞬時(shí)、轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。各模塊部件的實(shí)物圖及整體的硬件測量電路 中的圖 b）所示，而上位機(jī)測量系統(tǒng)采用 labview 編程實(shí)現(xiàn)人機(jī)

圖 2-1 硬件部分的整體設(shè)計(jì)流程Fig.2-1 The whole design process of the hardware part首先，斷路器產(chǎn)生振動(dòng)信號(hào)，并通過壓電式加速度傳感器 LC0159 將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為模擬電信號(hào)，然后，模擬電信號(hào)輸入到信號(hào)調(diào)理器進(jìn)行濾波調(diào)理，最后，將濾波后的信號(hào)輸入到 USB6002 進(jìn)行 AD 轉(zhuǎn)換。其中 USB6002 的采集工作由外部觸發(fā)電路以+5V 的高電平觸發(fā)，信號(hào)調(diào)理器由電源模塊提供 DC+24V 的工作電壓，而觸發(fā)電路由電源模塊提供 DC+5V 工作電壓。2.2 測量系統(tǒng)與控制電路測量系統(tǒng)包括硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)包括型號(hào)為 LC0159 的壓電式加速度傳感器、型號(hào)為 AFT-0931 的信號(hào)調(diào)理器、NIUSB6002 數(shù)據(jù)采集卡、4 電壓比較器 LM339、穩(wěn)壓電源、計(jì)算機(jī)等模塊組成。主要工作是實(shí)時(shí)采集瞬時(shí)、非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。各模塊部件的實(shí)物圖及整體的硬件測量電路的連接圖如圖 2-2 中的圖 b）所示，而上位機(jī)測量系統(tǒng)采用 labview 編程實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

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本文編號(hào)：2799484