赵钰
- 作品数:6 被引量:22H指数:3
- 供职机构:太原理工大学更多>>
- 发文基金:山西省科技重大专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:电气工程矿业工程更多>>
- 矿用高压真空配电装置故障模式识别技术研究
- 本论文是山西省科技重大专项“基于物联网的煤矿重大生产装备状态监测及全寿命周期管理系统开发”(项目编号:20131101029)的重要研究内容之一,是针对煤矿井下移动变电站高压侧配电装置故障率高、故障监测与诊断系统不完善等...
- 赵钰
- 关键词:模式识别故障诊断支持向量机
- 基于SVM增量学习算法的煤矿高压断路器故障模式识别方法被引量:10
- 2017年
- 高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号以及分合闸振动信号为状态监测量,模拟了弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常与线圈老化4种常见故障,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,并利用新增数据样本对其进行了验证。结果表明:支持向量机增量学习算法可准确识别上述4种常见故障,并可以通过对新增样本的不断学习进一步提高识别精度。
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- 关键词:高压断路器特征提取故障模式识别支持向量机增量学习算法
- 基于LabVIEW的高压配电装置振动信号特征提取和模式识别方法被引量:3
- 2015年
- 针对高压配电装置分合闸机构机械振动信号的非平稳特性,提出一种基于LabVIEW的小波包分解与重构、Hilbert变换和归一化能量谱相结合的振动信号特征提取方法。在配电装置上进行模拟试验,获取了正常状态、分闸弹簧松动和铁心卡涩模式下的样本数据。对振动信号做时频特性分析,利用K近邻算法对不同状态特征量进行了模式识别。结果表明:配电装置正常信号归一化能量谱向量各元素分布较均匀,而故障信号所得的归一化能量谱向量元素变化较大;K近邻(KNN)算法识别率达93.3%,识别速度快,验证了通过K近邻算法诊断高压配电装置机械故障的可行性。
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- 关键词:高压配电装置模式识别能量谱K近邻特征提取
- 一种永磁机构高压真空断路器故障模式识别方法
- 一种永磁机构高压真空断路器故障模式识别方法,所述方法包括故障状态信息分类方法、状态信息特征提取方法与故障分类识别方法;所述故障信息分类方法是将永磁机构高压断路器故障信息分为回路状态信息、机械状态信息及真空灭弧室状态信息;...
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- 基于控制回路的断路器永磁机构故障特征提取方法被引量:6
- 2017年
- 为了识别高压断路器故障模式并提取其故障特征,文中以ZNY1-10(6)/630-12.5型高压断路器永磁操作机构为研究对象,分析了断路器分合闸时操作机构的动作过程,在此基础上模拟了操作机构供电电压异常、分合闸线圈老化、触头及连杆机构卡涩、储能电容故障、辅助开关失效5种常见故障,选择控制回路中分合闸线圈电流和电容电压做为监测信号,确定并提取了对应特征量。提出了一种基于模糊理论的断路器故障特征提取算法,获得了故障与特征量变化的对应关系,实现对故障的区分、归类并达到辨识的目的,为高压断路器故障诊断及寿命评估提供了判断依据。
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- 关键词:永磁操作机构高压断路器
- 一种永磁机构高压真空断路器故障模式识别方法
- 一种永磁机构高压真空断路器故障模式识别方法,所述方法包括故障状态信息分类方法、状态信息特征提取方法与故障分类识别方法;所述故障信息分类方法是将永磁机构高压断路器故障信息分为回路状态信息、机械状态信息及真空灭弧室状态信息;...
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- 文献传递