基于IBREMD与多核RVM的断路器在线监测与故障诊断

发布时间：2020-07-08 06:08

【摘要】：断路器作为电力系统中数量最多的电力设备,对于电网的保护和电力系统的安全运转有着重要的作用。为了维持电网的稳定运行,断路器的在线监测与故障诊断就显得尤为重要。我国电力系统行业在对断路器等电力设备的维护过程中,大多数采用的是提前预防的有计划的检修方式,或者是故障后再进行维修,这不具有经济性。如若对断路器设备采用在线监测,并针对重要参数进行连续性的监测,提前报警,这样做有助于设备更加良好的运行,并且针对各类重要参数的变化来判断故障类型,形成的数据分析可以作为状态判断的依据,进而扩大设备的维修保养周期和减少保养费用、延长使用寿命,实现经济型维护,这对于提高电力系统的可靠性是非常重要的。为了准确快速的从断路器的振动信号中获取故障信息,提出了一种基于改进限制带宽经验模态分解的故障特征提取方法,并与多核相关向量机相结合实现断路器的故障诊断。针对限制带宽经验模特分解在选取最优带宽频率上的不足,该方法先建立优化函数,确定最优限制带宽信号频率,再在经验模态分解的过程中引入该信号频率。本文提出的方法通过选取限制带宽经验模态分解的最优带宽频率,从而提高了频率分辨能力,能够对从断路器中提取的正常与故障时的振动信号进行有效分析。再通过量子粒子群算法确定多核相关向量机最适合的核系数,通过多核相关向量机对断路器故障进行诊断,测试准确率能达到较好效果,具有良好的泛化能力,可以用于诊断断路器的机械故障。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM561
【图文】：

合肥工业大学专业硕士研究生学位论文IBREMD 分解，得到分解后固有模态函数作为特征向量，输入到 MKRVM 对断路器做出故障诊断。QPSO 算法用于对 MKRVM 模型中的各个核函数的系数进行优化生成，设QPSO 的最大迭代次数设为100 ，粒子群规模为 10，每个粒子的位置被限制在 0,1 适应度函数选择训练数据的故障诊断率。本文设置多项式核函数的阶次为 1、2，RBF 核函数宽度分别为 0.1、0.2、0.3、0.4、0.5，上述各个核函数分别对应于系数1、系数 2、系数 3、系数 4、系数 5、系数 6、系数 7,将系数映射为 QPSO 算法中种群中每个粒子的位置，为 MKRVM 寻找最优的核函数系数，适应度函数选择故障诊断正确率，下表列出了各个系数的最优参数。

【参考文献】

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本文编号：2746185