基于MPE和改进K-means算法的分接开关机械故障诊断方法

发布时间：2021-04-11 20:56

　　随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关（on-load tap-changer,OLTC）频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K-means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵（MPE）进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群（PSO）优化的K-means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后,将该方法用于OLTC的机械故障诊断,并与传统K-means算法以及BP网络的诊断效果进行对比。结果表明,提出的基于MPE和改进K-means算法适用于OLTC机械故障诊断,诊断效果优于传统K-means算法以及BP网络,且其稳定性较高。 

【文章来源】：高压电器. 2020,56(08)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

OLTC机械故障诊断流程

OLTC振动信号的原始信号见图3，从上到下依次为正常信号、触头松动以及弹簧性能下降，由图3可知，振动信号从时域上难以形成确定的判据，因此需要研究能取作OLTC机械故障指纹的特征矢量。5 实验数据分析

文中对OLTC的3种机械状态(正常，触头松动，弹簧性能下降)进行MPE特征提取，OLTC处于3种机械运行状态下的MPE见图4。由图4可知，正常与故障状态下的单尺度排列熵差异不大，因此文中采用多尺度分析，其中多尺度排列熵参数选取为m=7，τ=1,s=12。此外，正常状态下的MPE明显高于故障状态，充分表现了信号的动力学规律。因此，PE值的变化很好地反映了OLTC机械故障程度。图4 3种状态下的MPE

【参考文献】：
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本文编号：3131944