【摘 要】
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该文基于小波奇异检测理论,对高压断路器合分闸时的机械振动信号进行信号处理.先对信号进行去噪处理.再用Hilbert变换提取信号包络,最后根据小波变换各尺度上模极大植的传递
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该文基于小波奇异检测理论,对高压断路器合分闸时的机械振动信号进行信号处理.先对信号进行去噪处理.再用Hilbert变换提取信号包络,最后根据小波变换各尺度上模极大植的传递性来计算信号包络波峰的奇异性指数,将提取的奇异性指数作为故障诊断的特征参数.通过对神经网络的研究.提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法.在输入层前加参数模糊化层,将振动信号的奇异性指数模糊化.较好的解决了在外界干扰情况下的低诊断精度的问题的奇异性指数模糊化.较好的解决了在外界干扰情况下的低诊断精度的问题.改进了的BP算法的有效避免了局部极小化问题,提高了收敛速率.最后,该文以振动信号为主,结合其它信号设计一个高压断路器机械状态在线监测系统.在分析比较以往国内外研究的基础之上设计了基于单片机的多参量数据采集系统,不但能够综合监测我们所关心的断路器所有机构参量.为断路器整体状态评估提供数据,而且还能够方便地实现多断路远距离通讯接口.向多断路器信息管理自动化及故障诊断系统的形成迈进了一步.
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