基于Kohonen网络的高压断路器机械故障识别方法

• 作者: 付明星 刘勇业 徐艳 马宏忠 黄涛
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: Kohonen网络 高压断路器 小波包—能量谱 振动信号
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TM561
• 字数: 2852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2018.03.017

摘要

引起高压断路器故障的原因大部分都是机械故障,因此对高压断路器进行故障诊断,使其可靠、高效地工作对电力系统的运行具有很大的意义.实验室模拟断路器基座支架上的合闸振动信号,采用小波包变换对取得的3种状态下的振动信号进行分解,计算各频段能量并做归一化处理,构造特征向量作为Kohonen网络的输入,进而进行机械故障识别.最后,将基于Kohonen网络的识别方法与BP网络以及RBF网络识别方法对高压断路器机械故障的识别效果进行比较.结果表明提出的基于Kohonen网络的高压断路器机械故障识别方法优于BP网络以及RBF网络,具有较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马宏忠	河海大学能源与电气学院	202	2303	25.0	37.0
2	徐艳	河海大学能源与电气学院	9	24	3.0	4.0
3	黄涛		8	24	3.0	4.0
4	刘勇业	河海大学能源与电气学院	5	25	3.0	5.0
5	付明星	河海大学能源与电气学院	7	26	4.0	5.0