基于S变换和极限学习机的高压断路器机械故障诊断

机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机(ELM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压断路器动作期间产生的振动信号进行S变换处理,获得相应的时—频矩阵;然后,对S变换模值矩阵进行时域和频域划分,计算振动信号在不同时段和频段的局部奇异值,并选择各子矩阵的最大奇异值作为故障诊断的特征向量;最后,采用ELM对高压断路器机械状态进行分类。对高压断路器在正常和故障状态下进行诊断实例测试,实验结果表明,该方法能够快速准确地识别断路器机械状态,具有较高的诊断效率。