特征评估高压断路器机械故障诊断方法的研究

发布时间：2019-11-03 12:27

【摘要】：分析断路器的机械振动信号的特性,针对采用单一性质故障特征难以实现整个故障状态空间上准确诊断的局限性,提出了一种基于改进的距离评估技术和多类支持向量机相结合的诊断高压断路器机械故障的方法,该方法由3部分构成:首先从高压断路器机械振动信号中提取时域统计特征、频域统计特征、经验模态分解能量熵及小波包能量特征信息;接着采用改进的距离评估技术从原始特征集合中选取最优特征,实现对原始特征空间的降维处理;最后选取的最优特征量作为"次序二叉树"策略方式的多类支持向量机的输入向量,实现对断路器3种机械故障模式的识别。实验结果表明,该方法诊断高压断路器机械故障能取得良好的效果。
【图文】：

从图4可知，当ρ＝0.75时，选取的特征数目为9，即4个WPT能量特征，4个IEMD能量熵特征，一个时域特征量，没有频域特征。从图4可知，在原始特征集中，特征号为No.9－No.12、No.17－No.18、No.21－No.22的评估因子比较大。由WPT原理分析可知，U0-U3子空间频带分布依次为(0~1.56kHz)、(1.56~3.12kHz)、(3.12~4.68kHz)、(4.68~6.25kHz)。而从图3可知，振动信号频率主要集成在500~1000Hz和2~5kHz，刚好与以上4个子空间的频带范围对应，因此，可以判断在设备状态变化时，这些频段的频率变化比较明显，，适合故障的图1振动信号采集系统Fig.1AcquisitionsystemofvibrationsignalPSD1.00.50.0图3正常振动信号的功率谱Fig.3Powerspectrumoforiginalvibrationsignal024681012频率/kHz图2正常和3种故障振动信号Fig.2Normalvibrationsignalandthreekindoffaultsignals(a)正常信号(b)故障类型Ⅰ(c)故障类型Ⅱ(d)故障类型Ⅲ2000加-200速度/g时间/s0.000.050.100.150.200.250.300.000.050.100.150.200.250.30时间/s0.000.050.100.150.200.250.30时间/s0.000.050.100.150.200.250.30时间/s2000-200加速度/g2000加-200速度/g2000-200加速度/g图424个特征量距离评估因子值Fig.4Distanceevaluationcriteriaof24features距离评估因子1.00.80.60.40.20.00510152025特征号—时域特征；—频域特征；—WPT能量；—IEMD能量；—ρ=0.85；—ρ=0.85。·92·

?域特征量，没有频域特征。从图4可知，在原始特征集中，特征号为No.9－No.12、No.17－No.18、No.21－No.22的评估因子比较大。由WPT原理分析可知，U0-U3子空间频带分布依次为(0~1.56kHz)、(1.56~3.12kHz)、(3.12~4.68kHz)、(4.68~6.25kHz)。而从图3可知，振动信号频率主要集成在500~1000Hz和2~5kHz，刚好与以上4个子空间的频带范围对应，因此，可以判断在设备状态变化时，这些频段的频率变化比较明显，适合故障的图1振动信号采集系统Fig.1AcquisitionsystemofvibrationsignalPSD1.00.50.0图3正常振动信号的功率谱Fig.3Powerspectrumoforiginalvibrationsignal024681012频率/kHz图2正常和3种故障振动信号Fig.2Normalvibrationsignalandthreekindoffaultsignals(a)正常信号(b)故障类型Ⅰ(c)故障类型Ⅱ(d)故障类型Ⅲ2000加-200速度/g时间/s0.000.050.100.150.200.250.300.000.050.100.150.200.250.30时间/s0.000.050.100.150.200.250.30时间/s0.000.050.100.150.200.250.30时间/s2000-200加速度/g2000加-200速度/g2000-200加速度/g图424个特征量距离评估因子值Fig.4Distanceevaluationcriteriaof24features距离评估因子1.00.80.60.40.20.00510152025特征号—时域特征；—频域特征；—WPT能量；—IEMD能量；—ρ=0.85；—ρ=0.85。·92·

【参考文献】

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本文编号：2555080