基于EWT及多尺度形态谱的高压并联电抗器故障诊断研究

发布时间：2021-02-28 08:23

　　针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换（EWT）、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用KernelK-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别计算每个模态分量与原信号的相关系数并按系数大小降序排列,取前4个模态分量构成有效分量向量。再利用多尺度形态谱对有效分量向量进行分析计算,构成一个四维特征向量。最后利用KernelK-means聚类对样本特征集进行分类识别。实验验证,该方法能有效提取电抗器振动信号特征量,能正确识别电抗器所属的不同工况。 

【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020,48(17)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 经验小波变换
2 形态谱
    2.1 形态学理论
    2.2 数学形态谱
3 基于EWT形态谱的特征提取新方法
4 Kernel K-means
5 基于EWT形态谱的电抗器故障识别
    5.1 电抗器振动实验
    5.2 实测信号分解
    5.3 故障分类
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]特高压并联电抗器铁心振动研究及仿真分析[D]. 葛德馨.山东大学 2017
[2]降维多核K-Means算法在文本聚类中的研究[D]. 邓海.广西大学 2013



本文编号：3055580