【摘 要】
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分闸缓冲器的性能直接影响着高压断路器分闸机械特性与零部件寿命。时频分析能够准确揭示高压断路器振动信号的频率成分及时变特征,由此构建的时频图像包含丰富的高压断路器
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,ABB中国有限公司中压产品技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2017YFB0902400）
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分闸缓冲器的性能直接影响着高压断路器分闸机械特性与零部件寿命。时频分析能够准确揭示高压断路器振动信号的频率成分及时变特征,由此构建的时频图像包含丰富的高压断路器工作状态特征信息。为此,提出一种基于振动信号时频图像特征及支持向量机(SVM)的高压断路器分闸缓冲器状态评估方法。首先采用小波变换(WT)将高压断路器振动信号转换成时频谱图,然后提取时频图像的纹理特征和形状特征作为特征向量,最后利用 SVM 实现分闸缓冲器状态的识别。试验结果表明,所提方法能够有效识别高压断路器分闸缓冲器的状态,为高压断路器故障诊断
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