江苏电机工程
江囌電機工程
강소전궤공정
JIANGSU ELECTRICAL ENGINEERING
2014年
6期
12-15
,共4页
田涛%陈昊%张建忠%李子吉%张明%王斌%杭俊
田濤%陳昊%張建忠%李子吉%張明%王斌%杭俊
전도%진호%장건충%리자길%장명%왕빈%항준
高压断路器%机械故障%故障诊断%小波分解%SVM
高壓斷路器%機械故障%故障診斷%小波分解%SVM
고압단로기%궤계고장%고장진단%소파분해%SVM
文中对高压断路器机械故障诊断方法进行了研究,通过监测高压断路器合闸操作振动信号,提出了一种基于小波分解和支持向量机(SVM)的机械故障智能诊断方法.首先利用小波分解对振动信号进行分解,然后提取出振动信号的低频和高频重构信号的能量并将其作为特征量,最后利用SVM实现高压断路器机械故障的分类.为了验证提出的方法,搭建了高压断路器机械故障诊断软硬件平台,并对现场的高压断路器进行了实验研究.实验结果表明,该方法能有效地完成高压断路器机械故障的诊断.
文中對高壓斷路器機械故障診斷方法進行瞭研究,通過鑑測高壓斷路器閤閘操作振動信號,提齣瞭一種基于小波分解和支持嚮量機(SVM)的機械故障智能診斷方法.首先利用小波分解對振動信號進行分解,然後提取齣振動信號的低頻和高頻重構信號的能量併將其作為特徵量,最後利用SVM實現高壓斷路器機械故障的分類.為瞭驗證提齣的方法,搭建瞭高壓斷路器機械故障診斷軟硬件平檯,併對現場的高壓斷路器進行瞭實驗研究.實驗結果錶明,該方法能有效地完成高壓斷路器機械故障的診斷.
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