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不完备故障类别下基于Multi-SVDD的高压隔离开关故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高压隔离开关故障诊断时特征库中故障类别不完备的问题,提出了基于多重支持向量域描述(Multi-SVDD)的故障诊断方法。首先通过主成分分析将正常和已知故障样本特征量按贡献度进行排序作为新的特征向量,并以特征量贡献度构造加权高斯核函数,提高对类间特征差异的辨识能力。然后利用粒子群算法对核参数进行优化,提高模型的推广能力和对样本类别识别的正确率。其次对正常和已知故障样本集进行训练,建立描述隔离开关不同工作状态的超球体作为预测模型。最后利用Multi-SVDD对样本空间进行划分并计算待测样本点至各超球体中心的距离,确定样本所属的种类。试验结果表明,该方法可以有效处理高压隔离开关故障诊断中故障类别不完备的问题,在诊断出已知故障的同时可对未知故障给出判断。 相似文献
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高压断路器电机操动机构响应时间对电力系统的安全性能起到了至关重要的作用.为了降低电机操动机构的响应时间,提高分合闸速度,本文针对高压真空断路器电机操动机构控制装置设计了一套满足断路器动作要求的开关电容网络.通过改变电容器组串并联的方式满足断路器分闸或合闸过程中对电压等级的要求,并添加了驱动电机转角位置反馈和电压反馈,使... 相似文献
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采用图像识别的方法进行隔离开关分合闸状态识别已有了部分工程应用,图像识别算法多是按照一幅图像识别一相触头配置的,工程中摄像头配置数量较多,且识别算法容易受周围环境影响。文中提出了一种基于轮廓匹配度的隔离开关三相分合闸状态同步识别算法,通过差分算法与OTSU二值化算法相结合的方法从一幅图像同步提取一组隔离开关的三相触头轮廓,计算轮廓匹配度,实现三相触头分合闸状态的同步定量识别。通过一组敞开式隔离开关三相标准的合闸过程视频对轮廓匹配度算法进行了验证,确定可以通过该算法能够实现三相触头分合闸状态的定量同步识别。 相似文献
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针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明,多路传感器融合特征向量相比于单路信号提取的特征,对隔离开关不同的故障具有较好的识别能力,可诊断出故障发生的种类及位置,提高了诊断准确率。 相似文献
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