基于多特征选择方法的高压断路器故障诊断

为了提高高压断路器操作机构故障诊断效率与准确性,文中提出了基于多特征选择方法和K最近邻算法的高压断路器操作机构故障诊断方法。首先从分合闸线圈电流中提取包括峰值电流、关键时刻点、电流变化率及线圈电流不同阶段持续时间等16个特征;随后使用3种不同评价准则的特征选择方法计算故障特征综合重要度并确定最优特征子集;最后,以最优特征子集作为输入特征,建立基于K最近邻算法的断路器操作机构故障诊断模型,依据交叉验证准确率评价模型故障诊断性能。实例分析结果表明,该方法能有效消除特征冗余性,简化诊断模型结构,提升诊断效率,使用少数关键特征可获得理想的故障诊断准确率。