文献类型：期刊文章

作　　者：孙曙光[1] 张强[1] 杜太行[1] 金少华[2] 王佳兴[1]

Sun Shuguang;Zhang Qiang;Du Taihang;Jin Shaohua;Wang Jiaxing(School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China;School of Science, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)

机构地区：[1]河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130 [2]河北工业大学理学院,天津300401

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：河北省教育厅资助科研项目(ZD2016108);天津市科技特派员项目(16JCTPJC51700)资助

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：2

起止页码：130-140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：分合闸线圈作为低压万能式断路器操作机构的关键部件,传统的检修方式只能发现其显性故障,而对内部隐性故障不易检测,根据线圈电流能够有效反映断路器的分合闸运动特性,提出一种基于线圈电流的低压万能式断路器故障诊断和程度评估方法,其适用于出厂试验和现场检修。通过对分合闸过程中线圈电流信号特性进行分析,首先将电流信号进行关键时间、电流幅值提取作为局部特征,对电流信号经过集合经验模态分解后,提取各分量的能量矩作为全局特征;其次经主成分分析法降维后构建特征向量;然后采用基于遗传算法优化权值系数的多核学习支持向量机进行模式识别;当诊断出故障需要进行故障程度评估时,通过求取故障电流信号与正常电流信号的集合经验模态分解能量矩相对熵,并参照所求得的故障程度特性曲线,即可完成故障程度的定量评估。试验结果表明,该方法对于断路器分合闸线圈回路故障诊断效果良好,同时能够有效进行故障程度定量评估。

关 键 词：线圈电流 万能式断路器 故障诊断 故障程度评估  多核支持向量机

分 类 号：TM561] TH165.3]