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基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断

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断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法.首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若干反映断路器操动过程中机械状态信息的PF分量;然后依据各PF分量与原始信号相关性确定包含主要状态信息的PF分量,并将前3阶分量进行希尔伯特变换(Hilbert变换),求取其边际谱能量熵作为特征向量;最后将特征向量输入到GPSO-SVM分类器,实现断路器机械故障诊断.实验结果表明:LMD边际谱能量熵能准确反映断路器机械故障特征,GPSO-SVM可有效辨识断路器机械故障.
Mechanical Fault Diagnosis of High-voltage Circuit Breakers Based on LMD Marginal Spectral Energy Entropy

王国东、马莉、李科云、万钧

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高压断路器 LMD Hilbert变换 边际谱能量熵 GPSO-SVM

2024

仪器仪表与分析监测
北京京仪仪器仪表研究总院有限公司

仪器仪表与分析监测

影响因子：0.2
ISSN：1002-3720
年,卷(期)：2024.(1)
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