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基于WSO-VMD样本熵和SSA-SVM算法的有载分接开关故障诊断方法研究
被引量：
3
1
作者
袁耀
黄克捷
+2 位作者
陈建兴
鲍连伟
周渠
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期203-216,共14页
有载分接开关(On-Load Tap-Changer,OLTC)作为变压器的重要机械结构部件,负责变压器分解绕组切换调压,随着服役时间增加或出厂缺陷等原因容易使其发生机械故障并造成电力系统重大经济损失,开展OLTC故障诊断方法研究对确保变压器本体及...
有载分接开关(On-Load Tap-Changer,OLTC)作为变压器的重要机械结构部件,负责变压器分解绕组切换调压,随着服役时间增加或出厂缺陷等原因容易使其发生机械故障并造成电力系统重大经济损失,开展OLTC故障诊断方法研究对确保变压器本体及电力系统安全稳定运行具有重要意义.搭建了10 kV OLTC典型缺陷模拟实验平台,开展了正常、弹簧断裂、弹簧疲软以及触头松动4种工况下的模拟实验,获得了4种不同工况的振动信号样本库.针对OLTC振动信号特征提取不完整及故障识别准确率低的问题,以模态分量(IMF)的包络熵为目标函数,提出了基于大白鲨(WSO)优化变分模态分解(VMD)和样本熵的特征构建方法,利用WSO优化后的VMD模型对原始振动信号进行模态分解并构建样本熵特征向量,作为支持向量机(SVM)的输入开展OLTC故障识别研究.研究结果表明:与经验模态分解(EMD)、集成经验模态分解(EEMD)、给定参数VMD的振动信号分解方法相比,基于WSO-VMD样本熵的OLTC振动信号特征信息更加丰富,故障识别准确率高达95.83%.为进一步提高OLTC故障识别准确率,选用麻雀搜索(SSA)、粒子群(PSO)以及灰狼优化(GWO)算法分别对SVM进行参数寻优.结果表明:基于WSO-VMD样本熵和SSA-SVM算法的OLTC运行状态识别效果最好,对正常、弹簧断裂、弹簧疲软以及触头松动4种运行工况样本测试集的识别准确率为100%,该算法具有较高的可行性以及有效性.
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关键词
WSO-VMD
算法
样本熵
ssa-svm算法
有载分接开关
故障诊断
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职称材料
题名
基于WSO-VMD样本熵和SSA-SVM算法的有载分接开关故障诊断方法研究
被引量：
3
1
作者
袁耀
黄克捷
陈建兴
鲍连伟
周渠
机构
南方电网科学研究院有限责任公司
西南大学工程技术学院
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期203-216,共14页
基金
南方电网科技项目(SEPRI-K22B030)
国家自然科学基金项目(52077177)。
文摘
有载分接开关(On-Load Tap-Changer,OLTC)作为变压器的重要机械结构部件,负责变压器分解绕组切换调压,随着服役时间增加或出厂缺陷等原因容易使其发生机械故障并造成电力系统重大经济损失,开展OLTC故障诊断方法研究对确保变压器本体及电力系统安全稳定运行具有重要意义.搭建了10 kV OLTC典型缺陷模拟实验平台,开展了正常、弹簧断裂、弹簧疲软以及触头松动4种工况下的模拟实验,获得了4种不同工况的振动信号样本库.针对OLTC振动信号特征提取不完整及故障识别准确率低的问题,以模态分量(IMF)的包络熵为目标函数,提出了基于大白鲨(WSO)优化变分模态分解(VMD)和样本熵的特征构建方法,利用WSO优化后的VMD模型对原始振动信号进行模态分解并构建样本熵特征向量,作为支持向量机(SVM)的输入开展OLTC故障识别研究.研究结果表明:与经验模态分解(EMD)、集成经验模态分解(EEMD)、给定参数VMD的振动信号分解方法相比,基于WSO-VMD样本熵的OLTC振动信号特征信息更加丰富,故障识别准确率高达95.83%.为进一步提高OLTC故障识别准确率,选用麻雀搜索(SSA)、粒子群(PSO)以及灰狼优化(GWO)算法分别对SVM进行参数寻优.结果表明:基于WSO-VMD样本熵和SSA-SVM算法的OLTC运行状态识别效果最好,对正常、弹簧断裂、弹簧疲软以及触头松动4种运行工况样本测试集的识别准确率为100%,该算法具有较高的可行性以及有效性.
关键词
WSO-VMD
算法
样本熵
ssa-svm算法
有载分接开关
故障诊断
Keywords
WSO-VMD
sample entropy
ssa-svm
on-load tap-changer
fault diagnosis
分类号
TM835 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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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WSO-VMD样本熵和SSA-SVM算法的有载分接开关故障诊断方法研究
袁耀
黄克捷
陈建兴
鲍连伟
周渠
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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