基于最大奇异值能量熵和随机森林的真空快速 开关机械故障诊断

• 作者: 张宇 毕凡 苏海博 王勇 刘俊翔 郑方晴 刁均伟 广东电网有限责任公司广州供电局电力试验研究院
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 真空快速开关 改进S变换 奇异值分解 随机森林 故障诊断
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 184-192
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2023.11.021

摘要

针对电磁斥力机构真空快速开关的机械状态监测问题，提出了一种最大奇异值能量熵（energy entropy of maximum singular value,EEMSE）和随机森林的故障诊断方法。首先，在真空快速开关中采集振动信号，对振动信号进行改进S变换得到模矩阵，随后对该矩阵的子矩阵进行奇异值分解，再利用信息熵理论对最大奇异值求熵得到特征向量，最后将特征向量输入随机森林模型进行故障分类和诊断。与不同特征量和分类器比较后的结果表明，文中提出的真空快速开关机械故障诊断方法特征一致性好，模型诊断速度较快，对实验样本总体诊断准确率达到了100%。