基于振动信号谱形状熵特征的高压断路器操动状态辨识方法

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高压断路器储能弹簧势能瞬间释放转换为机械能促使机构部件运动,并传递到动触头完成分、合闸操作,其伴随的振动信号表现出非平稳、非线性特点。该文提出非平稳信号的谱形状熵特征分析方法,首先利用自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)将频率结构繁杂的非平稳信号逐步拆分,得到代表不同频段特征的分量;然后将筛选后分量的功率谱转换到划分子区域的极坐标下,由发散因子提高主峰区域敏感度,根据波形散布在子区域的特点,计算谱形状熵特征;最后由分群粒子群算法优化支持向量机模型对断路器操动状态进行辨识。实验结果表明,谱形状熵能够刻画振动信号波形变异和功率主峰分布特征,对高压断路器典型机械故障识别准确率高,且辨识过程时间大大缩短。
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