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公开(公告)号:CN110059437B
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN201910350197.4
申请日:2019-04-28
Applicant: 国网四川省电力公司南充供电公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06N3/006 , G01H17/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的GIS振动信号特征量提取方法,解决了GIS振动信号产生的来源不同,其特征也会有所差异的情况下不能精准地获取的有用特征信息,存在过度分解导致的信息缺失的问题。本发明运用灰狼捕食算法对变分模态分解算法进行参数优化;运用经优化后的变分模态分解算法对GIS机械振动信号进行分解,有效提取出承载丰富特征信息的最佳IMF分量;提取最佳IMF分量的最大幅值、均方根值、峭度、100Hz占比、50Hz及其奇次倍频占比、100Hz的倍频占比之和作为特征量,构造特征向量;通过正常与故障状态下特征向量的对比,实现GIS机械故障的诊断。
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公开(公告)号:CN110059437A
公开(公告)日:2019-07-26
申请号:CN201910350197.4
申请日:2019-04-28
Applicant: 国网四川省电力公司南充供电公司 , 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的GIS振动信号特征量提取方法,解决了GIS振动信号产生的来源不同,其特征也会有所差异的情况下不能精准地获取的有用特征信息,存在过度分解导致的信息缺失的问题。本发明运用灰狼捕食算法对变分模态分解算法进行参数优化;运用经优化后的变分模态分解算法对GIS机械振动信号进行分解,有效提取出承载丰富特征信息的最佳IMF分量;提取最佳IMF分量的最大幅值、均方根值、峭度、100Hz占比、50Hz及其奇次倍频占比、100Hz的倍频占比之和作为特征量,构造特征向量;通过正常与故障状态下特征向量的对比,实现GIS机械故障的诊断。
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