【摘 要】
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高压断路器储能过程从电机启动、齿轮减速、弹簧储能至止挡到位都伴随着能量传递,机械振动可反映储能态势的特征变化。论文基于振动信号关键动作节点的时序和频域谱图特征,提出一种优选泛特征的断路器储能机构状态辨识方法。首先,由振动信号计算储能过程的时序、波形以及时频域图谱特征,构建19维泛特征矩阵;然后,利用优化参数的t-分布随机临近嵌入(t-distributed stochastic neighbor
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(GXKJXM20180905)~~;
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高压断路器储能过程从电机启动、齿轮减速、弹簧储能至止挡到位都伴随着能量传递,机械振动可反映储能态势的特征变化。论文基于振动信号关键动作节点的时序和频域谱图特征,提出一种优选泛特征的断路器储能机构状态辨识方法。首先,由振动信号计算储能过程的时序、波形以及时频域图谱特征,构建19维泛特征矩阵;然后,利用优化参数的t-分布随机临近嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)进行泛特征降维处理;最后,通过k最近邻(k-nearest neighbor,KNN)算法实现断路器储能状态的快速辨识。实验结果表明,在大幅节省时间开销的同时,所提方法能保证对典型储能异常状态的识别准确率。
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