[发明专利]基于概率密度和局部线性嵌入的高压断路器机械故障诊断方法有效
| 申请号： | 201810001749.6 | 申请日： | 2018-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN108267687B | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王静君;贾勇勇;高山;杨景刚;赵科;关永刚;杨元威;刘通;陈少波 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;清华大学;江苏省电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/327 | 分类号： | G01R31/327;G01M13/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211103 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于概率密度和局部线性嵌入的高压断路器机械故障诊断方法：步骤1、通过故障模拟试验形成该型号高压断路器振动信号数据库；步骤2、采用概率密度算法提取特征向量；步骤3、采用局部线性嵌入法进行降维处理；步骤4、利用支持向量机将高压断路器实时测得的振动信号的p'维坐标与基础波形数据库中的坐标进行对比分类，实现高压断路器的机械故障状态诊断；步骤6、记录不同区间宽度T对应的识别准确率，经三次样条插值得到识别准确率的变化曲线；步骤7、根据识别准确率的变化曲线确定最佳的区间宽度T，当进行高压断路器的机械故障状态诊断时，基于最佳的区间宽度T、利用支持向量机实现高压断路器的机械故障状态诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 高压断路器 机械故障 局部线性 状态诊断 准确率 机械故障诊断 支持向量机 振动信号 嵌入的 概率 数据库 变化曲线确定 变化曲线 对比分类 故障模拟 基础波形 降维处理 三次样条 提取特征 算法 向量 嵌入 试验 记录 | ||
【主权项】：
1.基于概率密度和局部线性嵌入的高压断路器机械故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过故障模拟试验，利用IEPE加速度传感器获得某型号高压断路器在不同机械状态下的振动信号波形，从而形成该型号高压断路器振动信号数据库；步骤2、采用概率密度算法提取特征向量：2.1、初始化区间宽度T和循环次数H，令参数k＝1；2.2、设采集了n次高压断路器的振动信号，将采集的振动信号沿时间轴均分为若干个区间，每个区间长度为T；2.3、计算各区间内信号的幅值和；2.4、用正态分布拟合同一故障情况下的幅值分布，得到幅值分布的概率密度函数；2.5、比较正常情况下和故障情况下的幅值分布情况，获得q个标记区间，将标记区间内的幅值和作为特征量生成样本(xi,yi)，其中，xi为各标记区间的信号幅值和，yi为样本的类别；步骤3、采用局部线性嵌入法对特征向量进行降维处理，从p维降到p'维；步骤4、利用支持向量机将高压断路器实时测得的振动信号的p'维坐标与基础波形数据库中的坐标进行对比分类，实现高压断路器的机械故障状态诊断；步骤5、令参数k的值加1并判断k是否小于H，若k小于H，则改变区间宽度T并进入步骤2.2；若k不小于H，则进入步骤6；步骤6、记录不同区间宽度T对应的识别准确率，经三次样条插值得到识别准确率的变化曲线；步骤7、根据识别准确率的变化曲线确定最佳的区间宽度T，当进行高压断路器的机械故障状态诊断时，基于最佳的区间宽度T、利用支持向量机实现高压断路器的机械故障状态诊断。
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