基于优选泛特征的真空断路器弹簧机构储能状态辨识方法

• 作者: 赵书涛 许文杰 李云鹏 夏小飞
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 断路器 弹簧机构 储能过程 泛特征 t-分布随机临近嵌入 k最近邻
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能物联网技术在输配电领域的应用专题|Special Issue on Applications of Artificial Intelligence and the Internet of Things in Power Transmission and Distribution
• 页码范围: 3777-3784
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20210381

摘要

高压断路器储能过程从电机启动、齿轮减速、弹簧储能至止挡到位都伴随着能量传递,机械振动可反映储能态势的特征变化.论文基于振动信号关键动作节点的时序和频域谱图特征,提出一种优选泛特征的断路器储能机构状态辨识方法.首先,由振动信号计算储能过程的时序、波形以及时频域图谱特征,构建19维泛特征矩阵;然后,利用优化参数的t-分布随机临近嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)进行泛特征降维处理;最后,通过k最近邻(k-nearest neighbor,KNN)算法实现断路器储能状态的快速辨识.实验结果表明,在大幅节省时间开销的同时,所提方法能保证对典型储能异常状态的识别准确率.