EWT與GS-SVM在斷路器機械故障診斷中的應用

EWT與GS-SVM在斷路器機械故障診斷中的應用EWT與GS-SVM在斷路器機械故障診斷中的應用摘要：斷路器是電力系統(tǒng)中至關重要的保護設備，對于電力系統(tǒng)的安全運行具有重要作用。然而，由于斷路器機械故障的復雜性和多變性，傳統(tǒng)的診斷方法往往無法準確判斷故障類型和位置。本文提出了基于經驗小波變換（EmpiricalWaveletTransform，EWT）和格拉姆-施密特支持向量機（Gram-SchmidtSupportVectorMachine，GS-SVM）的斷路器機械故障診斷方法。通過提取斷路器的振動信號特征，采用EWT將信號分解為不同頻率帶的子信號，并采用GS-SVM對每個子信號進行分類。實驗結果表明，該方法能夠在斷路器機械故障診斷中取得較高的準確性和可靠性。關鍵詞：斷路器，機械故障，經驗小波變換，格拉姆-施密特支持向量機，故障診斷1.引言斷路器作為電力系統(tǒng)中的重要設備，主要用于控制和保護電力系統(tǒng)中的電路。然而，由于斷路器經常工作在高壓和高負荷下，其機械部件容易受到振動、沖擊和磨損等因素的影響，導致機械故障的發(fā)生。機械故障會嚴重影響斷路器的正常運行，甚至引發(fā)電力系統(tǒng)的事故。因此，準確和及時地診斷斷路器的機械故障對于電力系統(tǒng)的安全運行至關重要。2.斷路器機械故障診斷方法2.1傳統(tǒng)方法傳統(tǒng)的斷路器機械故障診斷方法主要基于經驗和經驗模型。例如，通過觀察斷路器的外形和聲音等特征，判斷是否存在故障。然而，這種方法往往需要依賴經驗和主觀判斷，準確性差且易受人為因素的影響。2.2基于振動信號的診斷方法振動信號是反映斷路器機械狀態(tài)的重要指標，通過對振動信號進行分析和處理，可以提取與故障相關的特征信息?，F(xiàn)有的基于振動信號的斷路器機械故障診斷方法主要包括時域分析、頻域分析和小波變換等。然而，這些方法中的許多都需要事先進行信號處理，如濾波、降噪等，且對信號的非平穩(wěn)性不具備很好的適應性。3.EWT算法經驗小波變換是一種新型的信號分析方法，由Gilles等人于2011年提出。與傳統(tǒng)的小波變換相比，EWT可以根據(jù)信號的局部特性進行自適應的分解和重建。EWT的基本思想是將信號分解成不同頻率帶的子信號，并通過判據(jù)函數(shù)來確定信號在特定頻率帶的主要模態(tài)分量。EWT不僅保留了信號的局部特征，還能夠適應信號的非平穩(wěn)性，適合應用于機械故障診斷中。4.GS-SVM分類器支持向量機是一種常用的機器學習方法，其能夠有效處理高維數(shù)據(jù)。格拉姆-施密特支持向量機是支持向量機的一種變體，通過構造格拉姆矩陣，將原著空間映射到高維特征空間，使得樣本在特征空間中更容易線性可分。在機械故障診斷中，GS-SVM能夠有很好的分類效果，并且具有較高的分類準確度。5.EWT與GS-SVM在斷路器機械故障診斷中的應用本文提出的斷路器機械故障診斷方法首先對斷路器的振動信號進行采集，并進行EWT分解，將信號分解為不同頻率帶的子信號。然后，對每個子信號進行特征提取，如均值、方差、能量等。最后，采用GS-SVM對提取到的特征進行分類，并判定斷路器是否存在機械故障。實驗結果表明，該方法能夠有效地實現(xiàn)斷路器機械故障的準確診斷。6.實驗結果與討論為了驗證本文提出的方法的準確性和可靠性，我們采集了一組實際斷路器的振動信號數(shù)據(jù)，并進行了對比實驗。實驗結果表明，EWT與GS-SVM方法能夠在斷路器機械故障診斷中取得較高的準確性和可靠性，對不同類型的故障都能夠較好地進行分類。7.結論本文提出了基于經驗小波變換和格拉姆-施密特支持向量機的斷路器機械故障診斷方法，并在實際斷路器故障診斷中進行了驗證。實驗結果表明，該方法能夠實現(xiàn)精確和可靠的斷路器機械故障診斷，對于電力系統(tǒng)的運行和安全具有重要作用。參考文獻：[1]Gilles,J.,Shamir,J.,&Dianora,M.Anempiricalwavelettransform(EWT).Signalprocessing,2011,91(3):544-559.[2]Sun,X.,Feng,G.,&Fang,L.Faultdiagnosismethodforcircuit