文献类型：期刊文章

作　　者：陈伟根[1] 邓帮飞[1] 杨彬[2]

机构地区：[1]重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400044 [2]重庆市电力公司杨家坪供电局,重庆400050

出　　处：《高压电器》

年　　份：2009

卷　　号：45

期　　号：2

起止页码：90-93

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了准确地检测出高压断路器的故障类型,笔者首次将经验模态分解(EMD)方法引入高压断路器的振动信号分析当中,并提出将EMD分解得到的固有模态函数(IMF)能量熵值作为表征断路器故障类型的新特征向量。为了证实该分析方法的有效性,笔者在实验室的110 kV SF6断路器上进行了模拟实验,提取了正常和故障状态下振动信号的IMF能量熵值特征向量,并以此作为径向基神经网络的输入向量。最后,引入置信度的概念,对径向基神经网络的输出结果进行评价。该方法基于实验室研究取得了较好的识别效果,并为基于振动信号的断路器故障识别提供了一条新的思路。

关 键 词：IMF能量熵  经验模态分解 高压断路器 振动信号 径向基神经网络 故障识别

分 类 号：TM561]