交流接触器全寿命状态监测与退化状态识别研究
发布时间:2017-04-19 08:55
本文关键词:交流接触器全寿命状态监测与退化状态识别研究,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:交流接触器是一种广泛应用于各个国民经济领域的低压电器,主要接通与切断交流回路。交流接触器主要的控制对象是电动机,也可控制电热器、电焊机和电力机组等电力负载。交流接触器具有控制容量大、可远程操控等优势。由于交流接触器长期连续工作在频繁分断的工作状态下,一旦发生故障将造成巨大损失。正确预测交流接触器工作状态及其可靠程度,实现主动的状态监测与退化状态识别,对用电系统的安全运行有重要意义。本文系统分析了交流接触器主要的性能退化机理与规律,建模演示其衰退过程;在此基础上研究了基于全寿命状态监测数据的特征信息提取技术和交流接触器HSMM退化状态识别技术。首先,在系统分析交流接触器主要性能退化机理与规律的基础上,利用HMM与交流接触器性能退化都是通过观测值感知状态变化的共同点,以及HSMM能够有效描述衰退过程的状态驻留时间特性,建立性能退化规律HSMM模型,为交流接触器状态监测与退化状态识别的研究奠定基础。其次,自主设计并搭建交流接触器全寿命试验平台,以CJX2-8011交流接触器为研究对象进行全寿命试验。试验过程中获取大量有效的退化数据,为基于数据驱动的交流接触器状态监测与退化状态识别提供了前期数据支持。再次,为解决退化状态识别的特征信息提取问题,研究了基于小波变换与改进主成分分析的特征信息提取技术。特征信息提取质量的优劣直接关系到退化状态识别的准确度,而噪声是影响特征信息提取的最主要障碍。本文通过对逐层小波变换后的状态监测数据应用改进主成分分析法,对每层分解与重构信号作定量评价,准确提取特征信息。最后,研究交流接触器HSMM退化状态识别技术,确定交流接触器当前所处的退化状态。为进一步提高状态识别与预测精度,从多源信息融合角度引入KPCA技术,研究基于KPCA-HSMM的交流接触器退化状态识别方法。
【关键词】:交流接触器 状态监测 退化状态识别 小波变换 核主成分分析 隐半马尔可夫模型
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM572.2
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第1章 绪论9-17
- 1.1 研究背景及意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-15
- 1.2.1 基于性能退化的设备状态监测与识别研究现状10-11
- 1.2.2 开关电器状态监测与退化状态识别研究现状11-15
- 1.3 论文主要研究内容15-17
- 1.3.1 论文主要研究问题15
- 1.3.2 论文研究内容及组织结构15-17
- 第2章 交流接触器性能退化机理分析及退化规律建模17-25
- 2.1 交流接触器性能退化机理及规律分析17-21
- 2.1.1 研究对象17-18
- 2.1.2 性能退化参数定义18-19
- 2.1.3 退化机理与退化趋势19-21
- 2.2 交流接触器性能退化规律建模21-24
- 2.2.1 基于HMM性能退化规律模型描述21-22
- 2.2.2 基于HSMM性能退化规律建模分析22-24
- 2.3 本章小结24-25
- 第3章 交流接触器全寿命试验平台设计25-44
- 3.1 试验方案设计25-36
- 3.1.1 系统总体方案设计25-26
- 3.1.2 系统硬件电路设计26-31
- 3.1.3 系统软件设计31-36
- 3.2 试验结果与分析36-43
- 3.2.1 试验条件36-37
- 3.2.2 试验结果37-43
- 3.3 本章小结43-44
- 第4章 交流接触器全寿命状态监测数据的特征信息提取研究44-63
- 4.1 小波分析44-49
- 4.1.1 小波变换理论概述45-46
- 4.1.2 小波分解与重构46-48
- 4.1.3 小波分析方法过程48-49
- 4.2 主成分分析综合评价49-54
- 4.2.1 主成分分析综合评价原理概述49-52
- 4.2.2 改进主成分分析综合评价法52-54
- 4.3 基于小波变换和改进主成分分析的特征信息提取方法54-62
- 4.3.1 电器状态监测信号特征指标分析54-55
- 4.3.2 改进主成分分析综合评价模型55-56
- 4.3.3 仿真与应用实例56-62
- 4.4 本章小结62-63
- 第5章 基于KPCA-HSMM的接触器退化状态识别研究63-71
- 5.1 核主成分分析63-67
- 5.1.1 KPCA基本原理63-64
- 5.1.2 KPCA算法步骤64-65
- 5.1.3 基于KPCA的多特征信息融合65-67
- 5.2 隐半马尔可夫模型67-70
- 5.2.1 HSMM基本算法67-69
- 5.2.2 基于KPCA-HSMM退化状态识别方法69-70
- 5.3 本章小结70-71
- 第6章 结论71-72
- 参考文献72-77
- 在学研究成果77-78
- 致谢78
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