【技术实现步骤摘要】
基于LMD的断路器弹簧操动机构状态异常检测方法
本专利技术属于高压断路器故障诊断
,尤其涉及一种基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法。
技术介绍
高压断路器作为电力系统基础设备,担负着控制作用和保护作用,对其运行维护是保障电力系统安全稳定运行的重点工作之一。弹簧操动机构因其独特优势而广泛用于各类断路器,储能弹簧作为操动机构核心储能部件,是断路器执行操作命令的关键。利用安装在断路器外壳基座上的加速度振动传感器采集的振动信号,反映断路器合闸动作过程中合闸弹簧能量的瞬间变化。弹簧状态及与弹簧相关联部件发生异常,均会引起能量存储及释放规律的变化。利用合闸过程中合闸弹簧储能以及合闸弹簧能量释放的振动信号,可实现对高压断路器弹簧操动机构状态异常检测。基于此,本专利技术提出一种基于振动信号能量特征分析的断路器弹簧操作机构状态检测法,利用IEPE压电式振动传感器获取断路器操作中的振动信号,经过局部均值分解(Localmeandecomposition,LMD)与特征向量提取,得到弹簧操作机构的特征参数,最后导入训练好的支持向量机模型(supportve ...
【技术保护点】
1.一种基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法,其特征在于,包括以下几个步骤:步骤1:获取振动信号;获取高压断路器弹簧操作机构在操作中的振动信号X(t);步骤2:对振动信号进行LMD分解,提取特征向量;采用LMD算法对振动信号X(t)进行时频分解,将振动信号X(t)分解成n个PF分量与一个残差分量之和;计算每个PF分量的总能量,对PF分量的总能量进行归一化处理,并构造特征向量T;步骤3:根据不同状态下的特征向量进行弹簧操作机构的异常状态检测;对不同状态下的特征向量进行故障标签,将同一故障标签内的特征向量分为训练样本和测试样本,采用训练样本作为支持向量机的 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于LMD和SVM的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法,其特征在于,包括以下几个步骤:步骤1:获取振动信号;获取高压断路器弹簧操作机构在操作中的振动信号X(t);步骤2:对振动信号进行LMD分解,提取特征向量;采用LMD算法对振动信号X(t)进行时频分解,将振动信号X(t)分解成n个PF分量与一个残差分量之和;计算每个PF分量的总能量,对PF分量的总能量进行归一化处理,并构造特征向量T;步骤3:根据不同状态下的特征向量进行弹簧操作机构的异常状态检测;对不同状态下的特征向量进行故障标签,将同一故障标签内的特征向量分为训练样本和测试样本,采用训练样本作为支持向量机的输入向量,获取支持向量机的最优惩罚参数c和最优核函数参数g;再采用测试样本作为支持向量机的输入向量,即可获取弹簧异常状态类型。2.如权利要求1所述的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法,其特征在于,所述步骤1中,采用压电式振动传感器采集获取高压断路器弹簧操作机构在操作中的振动信号X(t)。3.如权利要求1所述的高压断路器弹簧操动机构状态异常检测方法,其特征在于,所述步骤2中,振动信号LMD分解的数学表达式...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄辉敏,苏毅,芦宇峰,夏小飞,
申请(专利权)人:广西电网有限责任公司电力科学研究院,
类型:发明
国别省市:广西,45
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