【摘 要】
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针对变压器故障种类繁多、故障样本不足的问题,提出了一种声信号特征融合的变压器故障判断方法.在正常变压器中提取大量正常声信号,从中找到符合变压器特性的特征.在时域、频域等不同空间域中对采集的变压器正常声信号进行特征提取,由最大相关-最小冗余算法找到最符合变压器声信号的特征集,并对特征集利用加权熵主成分法得到融合指标.对某变电站220 kV和110 kV变压器正常信号与故障仿真信号在噪声干扰的情况下对融合指标进行了比较,结果表明:该方法获取的融合指标在正常与仿真故障情况下区分明显,具有良好的识别效果,验证了该
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京 100083
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针对变压器故障种类繁多、故障样本不足的问题,提出了一种声信号特征融合的变压器故障判断方法.在正常变压器中提取大量正常声信号,从中找到符合变压器特性的特征.在时域、频域等不同空间域中对采集的变压器正常声信号进行特征提取,由最大相关-最小冗余算法找到最符合变压器声信号的特征集,并对特征集利用加权熵主成分法得到融合指标.对某变电站220 kV和110 kV变压器正常信号与故障仿真信号在噪声干扰的情况下对融合指标进行了比较,结果表明:该方法获取的融合指标在正常与仿真故障情况下区分明显,具有良好的识别效果,验证了该方法的可行性.
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在无迹卡尔曼滤波的实际应用中,前一时刻状态参数估值异常误差和动力学模型异常误差通过状态转移方程影响预测状态信息,从而直接影响滤波解的精度.将最佳自适应因子引入无迹卡尔曼滤波中,得到最佳自适应无迹卡尔曼滤波,通过最佳自适应因子来调节预测状态向量的协方差矩阵,即调整预测状态信息对滤波解的贡献,从而可以控制前一时刻状态参数估值异常误差和动力学模型异常误差对滤波解的影响,提高滤波解的精度.
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