基于谱峭度分析和粒子群Kmeans算法的高压断路器故障诊断研究

• 作者: 王庆燕 曹生让 陈秉岩 杨忠
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 机械故障诊断 高压断路器 谱峭度 Kurtogram算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 2018高电压与放电等离子体专题
• 页码范围: 23-28
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.05.004

摘要

为满足电网对高压断路器高效诊断要求，提出一种谱峭度分析和粒子群K均值算法（PSO⁃Kmeans）相结合的故障诊断方法。该方法首先对正常状态和故障状态振动信号进行快速Kurtogram谱峭度分析，得到谱峭度指标最大中心频率和相应频率分辨率，据此设计带通滤波器对信号进行去噪；对去噪后的信号进行小波分解，提取小波包能量熵作为特征量；进一步采用PSO⁃Kmeans对特征量进行聚类分析。实验结果表明：改进谱峭度分析法弥补了传统带通滤波器参数确定的不足，提升去噪效果；去噪与PSO⁃Kmeans算法相结合的诊断方法克服了传统Kmeans易受初始聚类中心影响的缺点，聚类效果良好且精度高于传统算法，证实该方法适用于高精度高压断路器机械故障诊断。