基于核主成分分析-SoftMax的高压断路器机械故障诊断技术研究

• 作者: 杨景刚 武建文 王昱皓 赵科 马速良
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高压断路器 故障诊断 振动信号 核主成分分析 SoftMax
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 267-276
• 页数: 10页
• 分类号: TM561
• 字数: 6075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.L80798

摘要

高压断路器是保证电力系统安全、可靠运行的重要设备,对于高压断路器机械故障定位和诊断成为近年来重要的研究课题.本文针对高压断路器典型工况的振动信号,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的SoftMax故障诊断模型.首先,通过小波包分解计算振动信息的时频能量比,定义高压断路器六种典型机械工况下的特征描述.然后,利用KPCA对原始特征空间进行压缩,重构低维、高识别度的特征空间,采用SoftMax分类算法对高压断路器典型工况进行诊断定位.最后,对比原始特征空间下、主成分分析特征空间下和KPCA特征空间下的SoftMax分类结果以及KPCA特征下多种典型分类诊断算法,诊断结果表明结合KPCA特征空间重构的SoftMax诊断模型的优越性,为高压断路器机械故障诊断与定位提供新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武建文	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	60	320	10.0	16.0
2	杨景刚	江苏省电力公司电力科学研究院	16	142	7.0	11.0
3	赵科	江苏省电力公司电力科学研究院	7	50	4.0	7.0
4	马速良	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	5	5	1.0	2.0
5	王昱皓	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	6	26	3.0	5.0