文献类型：期刊文章

作　　者：程序[1] 关永刚[2] 张文鹏[2] 唐诚[3]

机构地区：[1]北京电力科学研究院,北京100075 [2]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,北京100084 [3]河南平高电气股份有限公司,平顶山467001

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A121);国家电网公司资助项目

年　　份：2014

卷　　号：29

期　　号：7

起止页码：209-215

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20143218028453)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Optimization,PSO)后可对断路器的不同状态进行分类。本文对断路器机械故障进行了模拟试验,结果表明,因子分析和支持向量机算法适于诊断高压断路器的机械状态。

关 键 词：高压断路器 振动信号 故障诊断 因子分析  支持向量机

分 类 号：TM561] TM507