公开(公告)号：CN117216674A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202210721237.3

申请日：2022-06-01

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 赵书涛 ,  常庚垚

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/25

Abstract: 一种基于声振信号的EMD‑PCA算法的断路器故障诊断的方法，通过声音传感器，振动传感器获取断路器在正常、合闸拒动、基座松动和连杆脱落的情况下的声音和振动两路信号，分别对时域下的信号进行EMD分解，得到若干IMF分量信号，将两种信号的IMF进行分段处理，组成一个新的数据矩阵，求得每段信号的几种特征值。利用主成分分析法将这个新的高维数据矩阵进行降维处理，主成分分析能够提取特征集中的主要特征，从而降低维数以方便后续的模式分类，实现坐标变换。得到有新的主成分所组成的新矩阵函数。以达到将两种不同的的信号融合的目的，进而使用KNN算法进行模式识别。这是一种断路器故障诊断方法，分段后进行特征提取，能够增大断路器故障诊断容错率，做到准确识别。

公开(公告)号：CN117213618A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202210721580.8

申请日：2022-06-01

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 赵书涛 ,  常庚垚

IPC: G01H17/00 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2135

Abstract: 一种基于功率谱的多维特征的SVM‑PCA算法的断路器机械故障诊断的方法，通过振动传感器获取断路器在正常、合闸拒动、基座松动和连杆脱落的情况下的振动两路信号，分别对时域下的信号进行按物理动作分段，得到若干分段信号，求取每段分量的多维特征值组成特征矩阵，利用主成分分析法将这个特征矩阵进行降维处理，主成分分析能够提取特征集中的主要特征，从而降低维数以方便后续的模式分类，实现坐标变换。得到有新的主成分所组成的新矩阵。将新特征矩阵输入支持向量机，使用SVM进行模式识别。这是一种断路器故障诊断方法，分段后进行多维特征提取，能够增大断路器故障诊断容错率，做到准确识别。