基于智能理论的高压断路器机械故障诊断

• 作者: 张建忠 张明 李子吉 杭俊 王斌 田涛 陈昊
• 来源期刊: 江苏电机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高压断路器 机械故障 故障诊断 小波分解 SVM
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与检修策略
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TM561
• 字数: 2025字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建忠	东南大学电气工程学院	53	1191	18.0	34.0
2	陈昊		25	197	9.0	12.0
6	杭俊	东南大学电气工程学院	6	138	4.0	6.0
7	田涛		5	40	4.0	5.0
8	李子吉		1	10	1.0	1.0
9	张明		6	13	2.0	3.0
10	王斌		11	176	5.0	11.0