采用EWT和OCSVM的高压断路器机械故障诊断
仪器仪表学报（2015）
摘要
根据断路器故障诊断对可靠性要求较高的实际工程需求,提出了一种采用经验小波变换(EWT)和单类支持向量机(OCSVM)的高压断路器机械故障诊断新方法.首先,通过EWT准确分离断路器振动信号中具有不同物理意义的固有模态函数(IMF);之后,通过Hilbert谱分析,获得时-频矩阵并计算其时-频熵,构成用于分类的特征向量;然后,仅使用易于获取的正常状态振动信号训练经粒子群算法(PSO)常数参数寻优的OCSVM,并通过OCSVM来准确判断断路器是否发生机械故障,提高故障诊断可靠性;如OCSVM判断发生机械故障,则进一步通过支持向量机(SVM)判断具体故障类型.在SF6高压断路器上进行实验证明,新方法能够更加准确地区分故障与正常样本,满足高压断路器故障诊断的高可靠性要求.更多还原
更多关键词
one-class support vector machine,empirical wavelet transform,high voltage circuit breaker,time-frequency entropy,mechanical fault diagnosis
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