应用改进Hilbert-Huang变换下的Volterra模型诊断OLTC机械故障

• 作者: 丁钰 周聪 孟立会 岳国良 耿江海 邢超 高树国
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 振动检测 Hilbert-Huang变换 Volterra模型 信号分解 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 173-180
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2020.07.025

摘要

为提高有载分接开关(OLTC)机械故障诊断的自适应性、特征分辨率以及识别效率,提出一种包含聚合经验模态分解(EEMD)分解和Hilbert边际谱分析的改进HHT方法,与混沌时间序列的Volterra模型相结合来提取OLTC的机械故障特征.具体应用时,首先对OLTC切换过程中的多通道振动信号进行EEMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,然后应用Hilbert谱分析法求取各IMF的Hilbert边际谱.进一步,应用Volterra模型根据Hilbert边际谱构建Volterra特征矩阵,以矩阵奇异值为故障特征参量.最后搭建了OLTC典型机械故障真型实验平台,采用文中方法获取并分析了几种典型机械故障的振动信号,并借助多分类支持向量机对数据集进行分类识别,验证了所提出故障诊断方法的有效性.与其他方法对比得知,新方法取得了较高的故障识别准确率.