应用改进Hilbert-Huang变换下的Volterra模型诊断OLTC机械故障

作     者：高树国 岳国良 周聪 耿江海 邢超 丁钰 孟立会 GAO Shuguo;YUE Guoliang;ZHOU Cong;GENG Jianghai;XING Chao;DING Yu;MENG Lihui

作者机构：国网河北省电力有限公司电力科学研究院石家庄050021 国网河北省电力有限公司石家庄050000 国网天津市电力公司天津300010 华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室河北保定071003 中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司北京100120 

基　　金：国家电网公司科技项目(GY71-18-001) 

出 版 物：《高压电器》 (High Voltage Apparatus)

年 卷 期：2020年第56卷第7期

页      码：173-180页

摘      要：为提高有载分接开关(OLTC)机械故障诊断的自适应性、特征分辨率以及识别效率,提出一种包含聚合经验模态分解(EEMD)分解和Hilbert边际谱分析的改进HHT方法,与混沌时间序列的Volterra模型相结合来提取OLTC的机械故障特征。具体应用时,首先对OLTC切换过程中的多通道振动信号进行EEMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,然后应用Hilbert谱分析法求取各IMF的Hilbert边际谱。进一步,应用Volterra模型根据Hilbert边际谱构建Volterra特征矩阵,以矩阵奇异值为故障特征参量。最后搭建了OLTC典型机械故障真型实验平台,采用文中方法获取并分析了几种典型机械故障的振动信号,并借助多分类支持向量机对数据集进行分类识别,验证了所提出故障诊断方法的有效性。与其他方法对比得知,新方法取得了较高的故障识别准确率。

主 题 词：振动检测 Hilbert-Huang变换 Volterra模型 信号分解 特征提取 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.13296/j.1001-1609.hva.2020.07.025

馆 藏 号：203956031...