仪器仪表与分析监测2024，Issue(1) ：17-22.

基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断

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
仪器仪表与分析监测2024，Issue(1) ：17-22.
✕
  • 维普
  • 万方数据

基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断

Mechanical Fault Diagnosis of High-voltage Circuit Breakers Based on LMD Marginal Spectral Energy Entropy

王国东 1马莉 2李科云 1万钧1
扫码查看

作者信息

  • 1. 国网宁夏电力有限公司超高压公司,宁夏银川 750011
  • 2. 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,宁夏银川 750011
  • 折叠

摘要

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.

关键词

高压断路器/LMD/Hilbert变换/边际谱能量熵/GPSO-SVM

引用本文复制引用

出版年

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
参考文献量10
段落导航相关论文