文献类型：期刊文章

作　　者：齐贺[1] 赵智忠[1] 李振华[2] 赵素文[3]

机构地区：[1]河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室,天津300130 [2]天津水利电力机电研究所,天津301900 [3]天津航海仪器研究所,天津300131

出　　处：《高压电器》

基　　金：河北省自然科学基金项目(E2011202053)~~

年　　份：2013

卷　　号：49

期　　号：2

起止页码：43-48

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。

关 键 词：真空断路器 故障诊断 小波包-能量谱  神经网络  D—S证据理论  

分 类 号：TM561.2]