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基于改进MPE和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断
1
作者
马宏忠
薛健侗
+2 位作者
倪一铭
万可力
迮恒鹏
《高压电器》
2025年第9期73-80,共8页
为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行诊断,针对变压器有载运行时的振动信号,提出了一种基于改进多尺度排列熵(MPE)和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断方法。首先采用粒子群优化(PSO)的MPE算法对绕组不同状态下的变压器振动信号进...
为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行诊断,针对变压器有载运行时的振动信号,提出了一种基于改进多尺度排列熵(MPE)和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断方法。首先采用粒子群优化(PSO)的MPE算法对绕组不同状态下的变压器振动信号进行特征提取,以减少MPE算法中参数设置对故障类型识别精度的影响,然后通过K-medoids聚类算法诊断变压器绕组松动故障,以完成故障的分类识别。对某10 kV变压器的绕组松动故障模拟实验结果表明,绕组不同状态下变压器振动信号的MPE值经PSO参数优化后存在明显差异,诊断效果优于传统经验设置参数的MPE算法,且稳定性得到提高。
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关键词
变压器
绕组松动诊断
粒子群优化的MPE算法
特征提取
K-medoids算法
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题名
基于改进MPE和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断
1
作者
马宏忠
薛健侗
倪一铭
万可力
迮恒鹏
机构
河海大学电气与动力工程学院
出处
《高压电器》
2025年第9期73-80,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51577050)。
文摘
为了更加有效地对变压器绕组松动故障进行诊断,针对变压器有载运行时的振动信号,提出了一种基于改进多尺度排列熵(MPE)和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断方法。首先采用粒子群优化(PSO)的MPE算法对绕组不同状态下的变压器振动信号进行特征提取,以减少MPE算法中参数设置对故障类型识别精度的影响,然后通过K-medoids聚类算法诊断变压器绕组松动故障,以完成故障的分类识别。对某10 kV变压器的绕组松动故障模拟实验结果表明,绕组不同状态下变压器振动信号的MPE值经PSO参数优化后存在明显差异,诊断效果优于传统经验设置参数的MPE算法,且稳定性得到提高。
关键词
变压器
绕组松动诊断
粒子群优化的MPE算法
特征提取
K-medoids算法
Keywords
transformer
diagnosis of winding looseness
particle swarm optimized MPE algorithm
feature extraction
K-medoids algorithm
分类号
TM41 [电气工程]
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作者
出处
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1
基于改进MPE和K-medoids的变压器绕组松动故障诊断
马宏忠
薛健侗
倪一铭
万可力
迮恒鹏
《高压电器》
2025
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