小波包-特征熵在高压断路器故障诊断中的应用

在详细介绍小波包和特征熵的基础上,提出了一种基于振动信号的断路器机械故障诊断新方法.该方法首先在振动信号小波包分解的第3层各节点重构信号,并提取包络;而后利用包络信号的分段能量,计算小波包-特征熵向量;最后将正常状态和待测状态下所得向量之间的欧氏距离作为诊断参量.对某少油断路器无负载开断振动信号的分析证实,该方法检测断路器故障简单、准确,能同时在时域和频域检测断路器状态的变化.     

改进的小波包-特征熵在高压断路器故障诊断中的应用

在详细介绍小波包与特征熵的基础上，将二者结合提出了一种诊断高压断路器机械故障的新方法，并给出了切实可行的诊断步骤和分析。该方法首先将断路器基座振动信号进行3层小波包分解，提取第3层各节点重构信号的包络；然后利用正常状态标准信号所得各包络信号的等能量分段方式，实现对应节点待测状态信号包络的时间轴分段，并利用各分段积分能量、按照熵理论提取特征熵向量；最后构造简单的BP神经网络实现特征熵向量的分类。经正常和2种故障状态下高压断路器无负载振动信号测试，证明该方法检测高压断路器故障简单、准确，为断路器的故障诊断开拓了新的思路。     

高压断路器机械特性振动信号特征提取和故障诊断方法研究

针对高压断路器机械振动信号,在正常状态、分闸弹簧单根脱落状态和操作及传动机构卡涩状态下,采用模糊C聚类分析算法比较短时傅里叶变换、小波包能量熵和希尔伯特—黄变换3种特征提取方法的分类性能,提出了基于相关向量机理论的断路器机械特性故障诊断方法,搭建了数据采集系统,研究了断路器机械特性不同状态下信号特征值的变化规律,并通过实验证明了特征提取和故障诊断方法的有效性。     

粒子群优化神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包特征熵为特征向量的高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同的频段中,计算各频段的能量熵值,并将其作为神经网络的输入向量,同时利用粒子群算法对神经网络进行优化,以提高故障诊断的精度。试验结果表明：该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统神经网络算法,适用于高压断路器机械故障诊断     

振动信号小波包特征熵的时变与频变特性分析

为了更好的反应高压断路器的机械振动状态,介绍了一种基于小波包分解的断路器振动信号特征提取新方法。将正常状态标准信号3层小波包分解后提取第3层各节点重构信号的包络,利用能量均等的原则将各包络分成15段并提取各分段时间点并利用正常状态标准信号所得包络的分段时间点分段测试信号的对应节点包络,再利用熵原理计算各节点熵,组合后形成小波包特征熵向量用于断路器故障诊断。利用实际信号分别模拟时变和频变信号测试所得向量变化特性的仿真结果表明:无论在时变还是频变情况下,该方法所提取的振动信号特征向量都可以以不同的变化特性直观、明显地反映信号的变化。     

基于振动信号特征的高压断路器机械故障诊断技术研究

以ZW-32型永磁机构断路器为研究对象,搭建了断路器动作时振动信号监测平台,采集了操动机构常见故障状态下的振动数据。利用小波包—特征熵提取了振动信号特征值,并建立了基于相关向量机原理的操动机构故障诊断模型,实现了对断路器振动状态的在线监测及故障类型的智能辨别。试验结果表明,该方法具有较高的故障识别能力,对实现断路器机械状态的在线监测与故障诊断有一定的工程实用价值。     

基于支持向量机和小波包能量特征的气液两相流流型识别方法

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论（SLT）的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下得到很好的分类效果,从而为流型识别技术向智能化发展提供了新的途径.该文提出了应用支持向量机和小波包能量特征的流型识别方法.将压差波动信号小波包分解后的频带能量作为支持向量机的输入特征向量,并对水平管内空气-水两相流的流型进行了识别.试验结果表明：与BP神经网络相比,采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.     

小波包能量熵神经网络在电力系统故障诊断中的应用

提出了一种基于小波包能量熵神经网络的电力系统故障诊断方法。对采集到的故障后电压信号进行3层小波包分解,提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量, 并以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。ATP和Matlab仿真结果表明该方法有效可行。     

基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断

提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通过选取恰当的核函数与多分类方法,对支持向量机进行训练,建立故障模式分类器,并在不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。     

能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

高压真空断路器是电力系统开关设备中极其重要的一种高压电器,而高压断路器故障中80%是由于机械特性不良造成,为此通过小波包变换对高压断路器机械振动信号进行了分析,以信号的能谱熵作为特征输入向量,建立了粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的高压断路器故障识别系统模型,最后对实际高压断路器振动信号进行获取分析并得到结果。实验结果表明,高压断路器正常信号能谱熵向量各元素分布比较均匀;而故障信号所得能谱熵向量各元素变化较大且有一定变化规律;粒子群优化后的RBF网络模型在正确率、精度等方面高于传统神经网络模型。实验结果表明该方法用于高压断路器的故障诊断是可行的,并且可以为断路器的故障诊断提供更好的理论依据。     

Method of Mechanical Fault Intelligent Diagnosis Based on Vibration Signal of High Voltage Circuit Breaker

Based on vibration signal of high voltage circuit breaker,a new method of intelligent fault diagnosis that wavelet packet extracts energy entropy which are used as characteristic vector of the support vector machine(SVM)to construct classifier for fault diagnosis is presented.The acceleration sensors are applied to collecting the vibration data of different states of high voltage circuit breakers based on self-made experimental platform in this method.The wavelet packet are fully applied to analyze the vibration signal and decompose vibration signal into three layers,and wavelet packet energy entropy of each frequency band are as the characteristic vector of circuit breaker failure mode.Then the intelligent diagnosis network is established on the basis of the support vector machine theory.It is verified that the method has a better capability of classification and a higher accuracy compared with the traditional neural network diagnosis method through distinguishing the three fault modes which are tripping device stuck,the vacuum arcing chamber fixed bolt looseness and too much friction force of the transmission mechanism of circuit breaker in this paper.     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法,仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

基于正交算法的RBF网络在高压断路器故障诊断中的应用研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,作为径向基神经网络的输入,经训练后的网络作为断路器的故障诊断模型。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小等缺陷,提出了一种基于正交算法的RBF网络用于高压断路器的故障诊断方法。仿真结果表明,基于正交算法的RBF网络具有训练速度快、分类性能良好的优点,有很好的实用性。     

基于相空间重构与改进GSA-SVM的高压断路器机械故障诊断

断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用粒子群算法（PSO）改进的万有引力搜索算法（GSA）混合算法优化支持向量机参数,利用断路器实测振动信号进行验证。结果表明：相空间重构与排列熵结合能够准确提取断路器振动信号的特征,采用PSO-GSA改进的支持向量机能快速有效分辨断路器故障类型,解决了现有诊断方法的路径扭曲、能量泄露和模态混叠等问题。     

基于小波能量与神经网络的断路器振动信号识别方法

高压断路器出现机械故障不仅会引起振动冲击事件的时间漂移,还会引起时域波形中一些波峰幅值的变化。依据同一类型断路器振动信号相似的特点,在对高压断路器故障振动信号进行特征分析的基础上,提出了一种识别高压断路器振动信号的新方法:将小波包提取算法和径向基神经网络模式识别功能相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,提取每个频带能量作为断路器状态监测的特征向量,作为径向基神经网络的输入向量;基于径向基神经网络的故障诊断方法在系统参数未知的情况下自动建立动态模型,对于线性系统和非线性系统都有很好的跟踪能力,通过实验室断路器典型合闸振动信号的监测及识别分析验证了该方法的有效性。     

基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法

分析高压断路器机械振动信号的特性,提出一种以改进的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的诊断高压断路器机械故障的方法,并给出了可行的诊断步骤和分析.首先利用经验模态分解方法将高压断路器的振动信号分解成一些相互独立的内禀模态函数"(intrinsic mode function,IMF),然后利用正常状态标准信号所得各固有内禀模态函数包络信号的等能量分段方式,实现对待测状态信号各IMF包络的时间轴分段,计算各待测信号IMF包络的能量熵向量,以此构造的经验模态分解能量熵向量作为支持向量机的输入向量.采用"次序二叉树"向量机分类,利用梯度法和交叉检验优化支持向量机模型参数.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.     

基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。     

基于多分辨率奇异谱熵和支持向量机的断路器机械故障诊断方法研究

根据高压断路器机械振动信号的特点,提出一种基于多分辨率奇异谱熵的信号特征提取方法,并以此特征向量作为支持向量机的输入对断路器机械状态进行识别。多分辨率奇异谱熵是在信息熵模型的基础上,将多分辨率分析和奇异谱分析有效结合的一种信息处理方法,用信号的奇异谱熵作为特征向量更能体现断路器在不同机械状态下的不同特征。利用交叉检验和粒子群优化方法来对支持向量机模型中的参数进行寻优。通过对断路器实际振动信号分析表明,该方法能对断路器故障进行准确诊断分类。