【摘要】：為了檢測出斷路器的機械結(jié)構(gòu)故障類型,本文分析了斷路器機械振動信號的特性,提出基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)能量總量法與支持向量機(SVM)理論相結(jié)合的中壓斷路器振動信號的特征向量提取和故障分類的分析方法。首先將斷路器的振動信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,得到所需要的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF),通過離散采樣點求能量總量的方法求出包含主要故障特征信息的各個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)分量的能量總量。利用IMF分量能量總量作為特征向量,并以此作為支持向量機輸入,將測試樣本信號的故障特征向量輸入訓(xùn)練好的SVM,并對SVM及核函數(shù)參數(shù)進行遺傳算法優(yōu)化,采用"二叉樹分類"支持向量機分類機制進行故障分類。經(jīng)實驗分析該方法能很好地識別出振動信號的差別及故障類型。
[Abstract]:In order to detect the mechanical structure fault types of circuit breakers, this paper analyzes the characteristics of mechanical vibration signals of circuit breakers, and proposes an analysis method of eigenvector extraction and fault classification of medium voltage circuit breakers vibration signals based on empirical mode decomposition (EMD) total energy method and support vector machine (SVM) theory. Firstly, the vibration signal of circuit breaker is decomposed by empirical mode, and the required intrinsic modal function (IMF), is obtained by calculating the total amount of energy by discrete sampling point. The total energy of each intrinsic modal function component containing the main fault characteristic information is obtained. Using the total energy of IMF component as eigenvector and using it as support vector machine input, the fault eigenvector input of test sample signal is trained SVM, and the parameters of SVM and kernel function are optimized by genetic algorithm, and the "binary tree classification" support vector machine classification mechanism is used for fault classification. The experimental results show that the difference of vibration signal and fault type can be well identified by this method.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院;珠海市可利電氣有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(5117704)
【分類號】：TM561

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2525455