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基于多特征融合与改进QPSO-RVM的万能式断路器故障振声诊断方法
被引量：
26
1
作者
孙曙光
于晗
+2 位作者
杜太行
王景芹
赵黎媛
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第19期107-117,共11页
为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群(QPSO)优化的相关向量机(RVM)相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪...
为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群(QPSO)优化的相关向量机(RVM)相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪预处理,并利用互补总体经验模态分解算法对处理后的振声信号进行分解,提取固有模态函数能量系数、样本熵、功率谱熵,并组成多特征参数;然后,通过组合核函数核主元分析对多特征参数降维,并将其特征融合组成特征向量作为RVM的输入,解决单一特征识别断路器分合闸故障的低准确率和低稳定性;最后,利用改进QPSO优化分类模型参数,建立基于RVM的次序二叉树模型对断路器故障进行辨识。实验结果表明,该方法能有效提升不同故障状态下诊断结果的可靠性。
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关键词
万能式断路器
故障诊断
振声特征融合
互补总体经验模态分解
改进量子粒子群相关向量机
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职称材料
基于改进EEMD的高压断路器振声联合故障诊断方法
被引量：
48
2
作者
张佩
赵书涛
+1 位作者
申路
赵现平
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期77-81,共5页
高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源...
高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源分离处理,其次利用改进集合经验模式分解(EEMD)提取振动信号和声波信号的特征向量。振声数据级融合诊断方法首先构建振声联合图像,其次利用改进的BEEMD提取特征向量。最后将两种方法提取的特征向量输入支持向量机模型(SVM)进行故障诊断,实验结果表明,所提方法诊断高压断路器故障能取得良好的效果。
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关键词
高压断路器
振声
数据级
融合
振声
特征
级
融合
改进EEMD分解
改进BEEMD分解
支持向量机
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职称材料
题名
基于多特征融合与改进QPSO-RVM的万能式断路器故障振声诊断方法
被引量：
26
1
作者
孙曙光
于晗
杜太行
王景芹
赵黎媛
机构
河北工业大学控制科学与工程学院
河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第19期107-117,共11页
基金
河北省教育厅资助科研项目(ZD2016108)
文摘
为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群(QPSO)优化的相关向量机(RVM)相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪预处理,并利用互补总体经验模态分解算法对处理后的振声信号进行分解,提取固有模态函数能量系数、样本熵、功率谱熵,并组成多特征参数;然后,通过组合核函数核主元分析对多特征参数降维,并将其特征融合组成特征向量作为RVM的输入,解决单一特征识别断路器分合闸故障的低准确率和低稳定性;最后,利用改进QPSO优化分类模型参数,建立基于RVM的次序二叉树模型对断路器故障进行辨识。实验结果表明,该方法能有效提升不同故障状态下诊断结果的可靠性。
关键词
万能式断路器
故障诊断
振声特征融合
互补总体经验模态分解
改进量子粒子群相关向量机
Keywords
Conventional circuit breaker
fault diagnosis
vibration and acoustic feature fusion
complementary ensemble empirical mode denoising（CEEMD）
quantum particle swarm optimization（QPSO）
relevance vector machine（RVM）
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于改进EEMD的高压断路器振声联合故障诊断方法
被引量：
48
2
作者
张佩
赵书涛
申路
赵现平
机构
华北电力大学保定校区电气工程学院
云南电网公司电力研究院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期77-81,共5页
文摘
高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源分离处理,其次利用改进集合经验模式分解(EEMD)提取振动信号和声波信号的特征向量。振声数据级融合诊断方法首先构建振声联合图像,其次利用改进的BEEMD提取特征向量。最后将两种方法提取的特征向量输入支持向量机模型(SVM)进行故障诊断,实验结果表明,所提方法诊断高压断路器故障能取得良好的效果。
关键词
高压断路器
振声
数据级
融合
振声
特征
级
融合
改进EEMD分解
改进BEEMD分解
支持向量机
Keywords
high voltage circuit breakers
vibration and acoustic data level fusion
vibration and acoustic feature level fusion
improved EEMD decomposition
improved BEEMD decomposition
SVM
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征融合与改进QPSO-RVM的万能式断路器故障振声诊断方法
孙曙光
于晗
杜太行
王景芹
赵黎媛
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进EEMD的高压断路器振声联合故障诊断方法
张佩
赵书涛
申路
赵现平
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014
48
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职称材料
已选择
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