为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支...为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据。与广泛使用的神经网络方法相比,该方法在样本较少时仍能获得较好的诊断效果,更适用于高压断路器等小样本设备的故障诊断。展开更多
为诊断高压断路器操作机构故障,文中基于分合闸线圈电流曲线,提出了采用K-means与SOM神经网络相结合的混合算法,对断路器操作机构进行状态评估。对某批次252 k V高压断路器操作机构进行分合闸线圈电流数据采集;建立了K-means与SOM神经...为诊断高压断路器操作机构故障,文中基于分合闸线圈电流曲线,提出了采用K-means与SOM神经网络相结合的混合算法,对断路器操作机构进行状态评估。对某批次252 k V高压断路器操作机构进行分合闸线圈电流数据采集;建立了K-means与SOM神经网络相结合的混合算法模型;对测试的断路器操作机构进行状态分析。结果表明,混合算法能够将操作机构不同状态进行聚类,可将相同故障分在同一类别。并将混合算法模型与SOM神经网络模型和K-means模型作比较,结果表明,混合算法模型在计算速度和聚类准确率上都优于其他两种模型。展开更多
文摘为了快速、准确地对高压断路器发生的故障进行分析和诊断,确定故障的性质、类别和部位,提出了一种高压断路器故障诊断的新方法。首先对高压断路器分合闸线圈电流进行分析,提取电流和时间特征量形成特征向量,然后用遗传算法对最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)参数进行优化,最后,将特征向量输入到优化后的最小二乘支持向量机中进行故障识别、分类。试验表明,该方法可以准确地识别断路器的多种故障类型,为断路器故障定位和状态检修提供了依据。与广泛使用的神经网络方法相比,该方法在样本较少时仍能获得较好的诊断效果,更适用于高压断路器等小样本设备的故障诊断。
文摘为诊断高压断路器操作机构故障,文中基于分合闸线圈电流曲线,提出了采用K-means与SOM神经网络相结合的混合算法,对断路器操作机构进行状态评估。对某批次252 k V高压断路器操作机构进行分合闸线圈电流数据采集;建立了K-means与SOM神经网络相结合的混合算法模型;对测试的断路器操作机构进行状态分析。结果表明,混合算法能够将操作机构不同状态进行聚类,可将相同故障分在同一类别。并将混合算法模型与SOM神经网络模型和K-means模型作比较,结果表明,混合算法模型在计算速度和聚类准确率上都优于其他两种模型。
