| 基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法 |
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| 引用本文： | 张一茗,李少华,陈士刚,高群伟,宋亚凯,张文涛,李洪涛,关永刚.基于ReliefF特征量优化及BP神经网络识别的高压隔离开关故障类型与位置诊断方法[J].高压电器,2018(2):12-19. |
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| 作者姓名： | 张一茗 李少华 陈士刚 高群伟 宋亚凯 张文涛 李洪涛 关永刚 |
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| 作者单位： | 平高集团有限公司;北京交通大学电气工程学院;国网江苏省电力公司电力科学研究院;清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室; |
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| 摘 要： | 针对高压隔离开关机械故障的类型和发生位置难以有效识别的问题,提出了一种将隔离开关多路振动特征利用Relief F算法进行优化然后利用BP神经网络进行融合决策的故障诊断方法。首先进行试验模拟故障,在隔离开关本体和操动机构上分布式安装振动传感器,采集不同位置振动信号;然后将多个传感器采集的振动信号进行经验模态分解,得到固有模态函数,分别计算能量距,并把多路信号的能量距进行融合。最后使用Relief F算法对其进行特征筛选,构成BP神经网络的输入特征向量,从而实现故障类型、位置诊断。试验结果表明,多路传感器融合特征向量相比于单路信号提取的特征,对隔离开关不同的故障具有较好的识别能力,可诊断出故障发生的种类及位置,提高了诊断准确率。
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| 关 键 词： | 高压隔离开关 能量矩 特征融合 ReliefF优化 BP神经网络 |
Fault Type and Position Diagnosis Method of High-voltage Disconnectors Based on Relief F Characteristic Quantity Optimization and BP Neural Network Recognition |
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