【摘 要】
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近年来,电气设备的状态检修技术快速发展,低压断路器作为输配电系统的重要设备,其工作状态的在线监测具有重要意义。低压断路器的故障有电气故障和机械故障两种类型,本文主要对机械故障进行了模拟,并采集了不同机械故障的振动信号作为原始数据用来对断路器的健康状态进行评估。首先,搭建了实验平台,基于平台的主要硬件边缘计算网关SK3000和压电加速度传感器对故障的振动信号进行采集,借助Pycharm软件对采集的信
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近年来,电气设备的状态检修技术快速发展,低压断路器作为输配电系统的重要设备,其工作状态的在线监测具有重要意义。低压断路器的故障有电气故障和机械故障两种类型,本文主要对机械故障进行了模拟,并采集了不同机械故障的振动信号作为原始数据用来对断路器的健康状态进行评估。首先,搭建了实验平台,基于平台的主要硬件边缘计算网关SK3000和压电加速度传感器对故障的振动信号进行采集,借助Pycharm软件对采集的信号进行相关处理,同时还使用跨平台软件Qt Creator设计了故障诊断界面。其次,对比和分析了不同机械故障的振动信号时域和频谱波形的差异,为后续提取故障特征来进行诊断提供了理论基础。然后基于信息熵理论提出了互相关熵的概念,并提取了振动信号的能量熵、奇异熵等6种信息熵作为特征熵;除此之外,还对它们都提取了时域的全局特征,如偏度、峭度等,这些特征使用主成分降维技术PCA得到二维的特征矩阵用于后续预测。最后,分别讨论了如何得到SVM模型和MLP模型的最佳参数,并在最优模型下对故障进行预测,同时还比对了SVM和MLP的优缺点。预测结果表明,MLP模型在平均准确率上的效果更好,但模型花费的训练时间更长。本文将以上所有数据采集、数据处理、故障特征提取和预测的程序都放在了故障诊断界面的后台程序中,利用两种算法可以对断路器的状态进行预测和诊断。图99幅,表12个,参考文献90篇。
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