基于LabVIEW的高压配电装置振动信号特征提取和模式识别方法

• 作者: 夏彦 宋建成 杨健康 耿蒲龙 许春雨 赵钰
• 来源期刊: 煤矿安全
• 学科: 工学
• 关键词: 高压配电装置 振动信号 小波包 模式识别 能量谱 K近邻 特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 设计·开发
• 页码范围: 103-106
• 分类号: TD601
• 语种: 中文
• DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2015.08.031

摘要

针对高压配电装置分合闸机构机械振动信号的非平稳特性,提出一种基于LabVIEW的小波包分解与重构、Hilbert变换和归一化能量谱相结合的振动信号特征提取方法.在配电装置上进行模拟试验,获取了正常状态、分闸弹簧松动和铁心卡涩模式下的样本数据.对振动信号做时频特性分析,利用K近邻算法对不同状态特征量进行了模式识别.结果表明:配电装置正常信号归一化能量谱向量各元素分布较均匀,而故障信号所得的归一化能量谱向量元素变化较大;K近邻(KNN)算法识别率达93.3％,识别速度快,验证了通过K近邻算法诊断高压配电装置机械故障的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许春雨	太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室	54	241	9.0	13.0
2	宋建成	太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室	198	1194	19.0	25.0
3	耿蒲龙	太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室	13	49	4.0	6.0
4	夏彦	太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室	2	14	2.0	2.0
5	赵钰	太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室	4	5	2.0	2.0