矿用栓接电缆接头松动故障识别方法研究

• 作者: 王智勇 王海潮 王贺 郑志强 郭凤仪 陈艳君
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 工学
• 关键词: 栓接电缆接头 松动故障 热电特性 PNN 电流能量熵
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 1045-1051
• 分类号: TD685
• 语种: 中文
• DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2015.1150

摘要

利用自研的实验平台开展了不同松动程度、负载电流和负载类型条件下的电缆接头松动故障实验,研究了不同条件下栓接电缆接头的温度特性、接触电压和回路电流特性.提出1种基于小波能量熵和概率神经网络(PNN)的松动故障识别方法.采用小波变换对电流信号进行多分辨率分析,提取电流能量熵作为松动故障的典型特征,作为PNN松动故障识别模型的输入向量.利用newpnn函数创建PNN模型,采用循环寻优法对该模型的扩展参数S进行优化.分析了训练样本数量以及高频电磁噪声对模型识别准确率的影响.测试结果表明,该方法能够有效识别矿用栓接电缆接头的电连接松动故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭凤仪	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	134	1148	18.0	27.0
2	王智勇	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	53	461	13.0	20.0
3	王海潮		10	27	3.0	5.0
4	陈艳君	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	4	33	3.0	4.0
5	王贺	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	3	33	3.0	3.0
6	郑志强	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	4	34	3.0	4.0