【摘 要】
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随着我国电力技术与系统飞速发展,电网中各电压等级的输变电设备的负荷不断增加,这对电力设备的安全平稳运行提出了更高的标准。与传统的敞开式变电设备相比,气体绝缘开关设备（Gas Insulated Switchgear,GIS）具有占用空间小、安全稳定性高、设备维护周期长、受外界环境干扰小等优点,因此被广泛应用于各级变电站。随着GIS使用范围的不断扩大,各种GIS故障问题也不断增加,但由于GIS关键零
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随着我国电力技术与系统飞速发展,电网中各电压等级的输变电设备的负荷不断增加,这对电力设备的安全平稳运行提出了更高的标准。与传统的敞开式变电设备相比,气体绝缘开关设备（Gas Insulated Switchgear,GIS）具有占用空间小、安全稳定性高、设备维护周期长、受外界环境干扰小等优点,因此被广泛应用于各级变电站。随着GIS使用范围的不断扩大,各种GIS故障问题也不断增加,但由于GIS关键零部件均被封闭在金属外壳内,维修人员难以发现故障。目前国内外对绝缘故障的研究比较深入,但对GIS机械故障的研究经验较少,且传统机械故障的检测方法相对复杂。本学位论文提出了一种基于声信号的GIS机械故障诊断方法,该方法不仅信号采集方式简单便捷,而且对GIS机械故障诊断有较高的准确率。全文具体内容如下:（1）分析了三相共体式GIS的振动机理以及两种常见GIS机械故障的原因与特点,搭建了GIS机械故障实验平台,利用多传感器集成的声阵列采集GIS断路器机械故障和GIS内部机械故障的声信号。（2）针对GIS声信号受到强背景噪声干扰且特征提取困难的问题,提出了一种变分模态分解结合独立成分分析的信号特征增强方法。为克服变分模态分解参数需手动设置导致分解效果差的问题,提出了依据能量差突变情况来确定最优模态分解参数的方法。对于模态分量存在噪音与特征信号相混合的现象,提出了通过特征值近邻比估计信号源数的方法,并选取相关系数较大的分量组成观测信号进行盲源分离。通过仿真信号和GIS实验声信号验证了该方法不仅能够自适应地确定模态分解参数并准确判断信号源数,还改善了信号分量的相关系数,实现了信号的特征增强。（3）针对传统熵值方法在特征提取上容易忽略信号高频信息的问题,提出了基于多层次模糊熵的GIS声信号特征提取方法。首先构造平均算子和差分算子,将时间序列划分为多层次,再计算不同层次分量的模糊熵值以评价信号的复杂性。通过GIS实验声信号模糊熵值分布,验证了所提特征增强方法的有效性。利用多层次模糊熵提取到的特征向量区分度更明显,能够准确分析信号中低频与高频部分的信息,为下一步故障的识别分类提供了支持。（4）为实现GIS不同机械故障的准确分类,提出了一种多层次模糊熵结合极限学习机的GIS机械故障识别方法。将GIS实验声信号的多层次模糊熵值作为特征向量,一部分样本输入到极限学习机训练网络参数,确定合适的神经元节点数和激活函数,其余样本输入到训练优化后的网络中,作为测试样本测试模型的分类精度。通过分析识别的结果,并与其他特征提取和模式识别算法对比,所提方法识别准确率较高,能够精准实现GIS机械故障诊断。
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