【摘 要】
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如何有效识别高压断路器机械零部件故障严重程度是目前还未解决的问题,针对该问题,提出一种基于振动信号混沌吸引子形态特性的断路器零部件故障程度识别方法。为了更好地提取零部件早期故障的微弱故障特征,首先将振动信号按照断路器动作时序进行分时分割处理;然后提出一种参数自适应的信号分解方法,将分时振动信号各模态分量自适应地分离出来;最后重构模态分量混沌吸引子,利用混沌吸引子形态特性判断断路器零部件故障严重程度。两种不同型号断路器的试验结果表明,振动信号的模态分量混沌吸引子对故障程度具有较高的敏感度,正常与故障状态下的
【机 构】
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福建工程学院电子电气与物理学院,国网河南省电力公司电力科学研究院,武汉大学电气与自动化学院,中能电气股份有限公司
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如何有效识别高压断路器机械零部件故障严重程度是目前还未解决的问题,针对该问题,提出一种基于振动信号混沌吸引子形态特性的断路器零部件故障程度识别方法。为了更好地提取零部件早期故障的微弱故障特征,首先将振动信号按照断路器动作时序进行分时分割处理;然后提出一种参数自适应的信号分解方法,将分时振动信号各模态分量自适应地分离出来;最后重构模态分量混沌吸引子,利用混沌吸引子形态特性判断断路器零部件故障严重程度。两种不同型号断路器的试验结果表明,振动信号的模态分量混沌吸引子对故障程度具有较高的敏感度,正常与故障状态下的
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