基于因子分析和支持向量机算法的高压断路器机械故障诊断方法

发布时间：2018-05-31 17:29

  本文选题：高压断路器 + 振动信号　； 参考：《电工技术学报》2014年07期

【摘要】：高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Optimization,PSO)后可对断路器的不同状态进行分类。本文对断路器机械故障进行了模拟试验,结果表明,因子分析和支持向量机算法适于诊断高压断路器的机械状态。
[Abstract]:The vibration signals in the operation of the high voltage circuit breaker can reflect the mechanical state of the circuit breaker. The starting point of the vibration event in the mechanical vibration signal of the high voltage circuit breaker is taken as the characteristic parameter, and the characteristic quantity is optimized by the factor analysis. The support vector machine (Support Vector Machine, SVM) is optimized by the particle swarm optimization (Particle Swarm Opt). Imization, PSO) can classify the different states of the circuit breakers. This paper simulated the mechanical faults of the circuit breakers. The results show that the factor analysis and support vector machine algorithm are suitable for the diagnosis of the mechanical state of the high voltage circuit breaker.
【作者单位】： 北京电力科学研究院;清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室;河南平高电气股份有限公司;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A121) 国家电网公司资助项目
【分类号】：TM561;TM507

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