基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析

高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时频图(CWT),并对时频图进行统一压缩预处理;将预处理后的时频图作为特征图输入卷积神经网络AlexNet模型;通过对网络参数的调整,逐步改进网络模型,有监督地实现对操动机构故障状态的辨识诊断。结果表明,该方法能够有效地运用于断路器操动机构故障辨识诊断,与小波频带能量-RBF、小波频带能量-SVM的故障识别相比,故障识别准确率最高。