基于分形理论的低压断路器三相合闸同期性振动信号特征分析

在综述现有断路器机械故障振动信号研究方法的基础上,提出了一种经验模态分解(EMD)和分形理论相结合的方法用于提取低压断路器振动信号的特征量,并以典型的三相合闸不同期性低压断路器故障为对象,研究了EMD结合分形维数的故障振动信号特征分析,且给出以分形维数均方根作为故障特征量的实验仿真数据结果。首先,利用EMD方法对低压断路器的振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF);其次,对振动信号以及各IMF分量求分形维数及其均方根,作为低压断路器振动信号的特征量。通过对低压断路器三相合闸不同期性模拟故障振动信号处理,对比其不同状态下的分形维数及其均方根的变化规律,表明该方法不仅可作为低压断路器三相同期性故障诊断的判据,且可应用于断路器其他各类机械故障的振动信号特征的提取分析。     

采用HHT振动分析的低压断路器合闸同期辨识

利用振动信号辨识三相合闸不同期故障,应解决有效的振动信号消噪及其故障特征提取方法.提出一种希尔伯特-黄变换(HHT)的低压断路器振动信号分析方法,采用经验模态分解(EMD)有效地提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,以前5阶IMF分量表征振动信号特性且起到信号消噪作用.通过时域特征分析,得出振动信号的峭度和均方值可作为判别机械特性的辅助特征指标.提出前5阶IMF分量能量比及峭度、均方值为特征向量,建立粒子群优化径向基(PSO-RBF)神经网络的低压断路器合闸不同期故障识别模型.实验与仿真结果表明,基于单个传感器振动特性,综合采用时域分析、EMD分解、粒子群优化神经网络等人工智能的合闸同期性故障识别效果良好,为断路器故障尤其是三相合闸同期性振动分析提供了一种新的诊断方法.     

基于EMD和ELM的低压电弧故障识别方法的研究

针对低压配电线路负载端电弧故障电压具有较强的信号奇异性波形特征,利用低压串联电弧故障实验平台,采集若干典型的低压配电线路负载端故障电弧电压信号进行分析。采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)有效地提取反映电弧故障信号局部特性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,经分析IMF分量的方差贡献率确定前5阶IMF用于表征各类负载电弧故障主要特征信息,提取前5阶IMF分量能量比为特征向量作为极端学习机(extreme learning machine,ELM)的输入向量,建立不同负载电弧故障识别模型。实验与仿真结果表明,基于EMD分解和ELM相结合的故障电弧诊断方法,在有效提取不同负载电弧故障特征的基础上,实现了不同负载电弧故障的识别。     

低压断路器振动特性分析及其故障诊断研究

以低压断路器三相不同期故障为对象,首先,利用经验模态分解(EMD)方法,将振动信号分解为若干本征模态函数(IMF),经频谱分析确定前四阶IMF分量作为振动信号特性,并起到振动信号消噪作用;其次,利用分形理论对前四阶IMF分量求取关联维数,以表征低压断路器三相合闸不同期的故障特征;最后,引入极端学习机(ELM)建立三相合闸不同期故障识别模型。试验与仿真结果表明,基于EMD及分形理论的ELM模型可有效区分三相不同期故障。根据上述故障诊断原理,该方法对低压断路器其他故障类型的诊断具有适用性。