基于聲振聯合特征熵的斷路器故障診斷方法

趙書濤，王亞瀟，李沐峰，孫會偉

(華北電力大學 電氣與電子工程學院,河北 保定 071003)

基于聲振聯合特征熵的斷路器故障診斷方法

趙書濤，王亞瀟，李沐峰，孫會偉

(華北電力大學 電氣與電子工程學院,河北 保定 071003)

針對斷路器機械故障復雜、診斷困難的現狀，提出了一種基于聲振聯合分析的斷路器故障診斷方法。利用小波包和特征熵理論對采集到的振動和聲音信號進行分解和特征提取，故障狀態與正常狀態之間的差異由特征熵矩陣之間的偏差來反映。將形成的特征熵矩陣作為支持向量機的輸入特征向量，對斷路器的卡澀和螺絲松動故障進行了分類識別，并與傳統的單一信號故障診斷方法進行了比較。結果表明：以聲振聯合特征熵矩陣作為輸入的支持向量機，在分類的效果上明顯優于單信號，更適合在斷路器故障識別中應用。

支持向量機；斷路器；特征熵矩陣；單一信號；故障識別

0 引 言

斷路器作為電力系統中必不可少的保護和控制設備[1,2]，利用振動信號分析進行故障診斷一直是科研人員研究的熱點問題。2001年胡曉光教授等提出基于小波變換的信號奇異性檢測理論處理振動信號，利用多層小波分解包絡的模極大值計算奇異性指數作為反應故障診斷的特征參數[3]；2004年趙海龍等利用小波包-能量熵分析振動信號，利用各尺度上模極大值的傳遞性計算奇異性指數作為特征參數[4]。這些方法都是從振動信號中提取特征參數，然后通過神經網絡分析斷路器狀態。……