研究目的
为提高变压器有载分接开关机械故障诊断时的适应性、特征分辨率和识别准确性。
研究成果
所提出的方法结合了EEMD、Volterra模型和DAG-SVM，能比现有方法更准确地诊断有载分接开关的机械故障，并克服了诊断过程中存在的模糊性、复杂性和非线性问题。
研究不足
该方法的有效性在一种特定类型的有载分接开关（SYJZZ-35）上得到了验证，而其对于其他类型有载分接开关的适用性可能需要进一步确认。该研究仅模拟了有限数量的机械故障（动触头松动、过渡触头磨损以及电机卡滞）。
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 可见光波段无光学腔40GHz皮秒脉冲发生器
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 可见光波段无光学腔40GHz皮秒脉冲发生器
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8872191
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
提出一种结合集合经验模态分解、Volterra模型和决策无环图支持向量机的方法，以提高变压器有载分接开关机械故障诊断时的适应性、特征分辨率和识别精度。具体而言，应用集合经验模态分解算法对有载分接开关切换过程中的多通道振动信号进行分解；随后基于该算法获取的时频特征建立有载分接开关机械状态的Volterra模型，并采用系数向量矩阵。该方法不仅能降低经验模态分解的混叠效应，还可获得非平稳振动信号的高分辨率特征。进一步以Volterra系数矩阵的奇异值作为故障特征，通过建立误判率低的快速多分类决策无环图支持向量机模型，实现模型数据状态的自动分类与识别。最后基于某有载分接开关搭建机械故障模拟试验平台，采用所提方法获取并分析动触头松动、过渡触头接触不良及电机卡滞等典型机械故障产生的振动信号，通过案例研究验证了方法有效性。相比其他方法，该新方法能克服现有诸多缺陷且具有更高的故障识别精度。
作者：
YUQIN XU，CONG ZHOU，JIANGHAI GENG，SHUGUO GAO，PING WANG
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