【摘 要】
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机械振动信号能反映有载分接开关的运行状态。为提高有载分接开关机械故障的诊断准确率,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)和模拟退火优化极限学习机(SA-ELM)的故障
【机 构】
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重庆大学电气工程学院,云南电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1766217)
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机械振动信号能反映有载分接开关的运行状态。为提高有载分接开关机械故障的诊断准确率,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)和模拟退火优化极限学习机(SA-ELM)的故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解,根据能量准则自适应确定模态数的取值,得到一组窄带、区分度较好的模态分量。然后求取各模态的能量值,形成特征向量组,不同故障状态的模态特征区分明显。最后将特征向量组输入SA-ELM,实现振动信号的识别和诊断。在模拟试验平台上进行试验并对采集的信号进行分析,结果表明文中故障诊断方法可有效提高有载分接开
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