【摘 要】
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振动信号作为断路器内部构件碰撞和摩擦运动传递能量的响应，蕴含大量与设备机械状态相关的数字信息。提出一种基于振动信号特征融合分析的高压断路器操动机构状态辨识方法，首先定义了关联设备机械特性的时间历程特征——广义分/合闸时间和相对衰减时间，再利用自适应谱算法将振动信号转化为三维时频分布瀑布图，分别从三个维度捕捉全方位时频变化信息；然后提出基于J散度-隶属度的特征融合处理方法，将相互之间孤立的特征量融合
【机 构】
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华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（2021MS064）；
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振动信号作为断路器内部构件碰撞和摩擦运动传递能量的响应，蕴含大量与设备机械状态相关的数字信息。提出一种基于振动信号特征融合分析的高压断路器操动机构状态辨识方法，首先定义了关联设备机械特性的时间历程特征——广义分/合闸时间和相对衰减时间，再利用自适应谱算法将振动信号转化为三维时频分布瀑布图，分别从三个维度捕捉全方位时频变化信息；然后提出基于J散度-隶属度的特征融合处理方法，将相互之间孤立的特征量融合为与状态类别之间的相似度隶属值；最后由分群粒子群算法优化支持向量机模型对相似度隶属值的状态类别进行辨识。实验表明，该方法显著提高了断路器操动机构状态辨识准确率，辨识模型普适性较高，在断路器运行状态监测和故障监测领域具有应用价值。
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