文献类型：期刊文章

作　　者：杨秋玉[1] 阮江军[1] 张灿[2] 庄志坚[3] 翟鹏飞[4]

Yang Qiuyu;Ruan Jiangjun;Zhang Can;Zhuang Zhijian;Zhai Pengfei(School of Electrical Engineering and Automation Wuhan University,Wuhan 430072 China;Nanjing Power Supply Company State Grid Jiangsu Electric Power Company,Nanjing 210019 China;Power Products Medium Voltage Technology Center ABB(China)Co.Ltd,Xiamen 361006 China;CEE Power Co.Ltd,Fuzhou 350002 China)

机构地区：[1]武汉大学电气与自动化学院,武汉430072 [2]国网江苏省电力公司南京供电公司,南京210019 [3]ABB(中国)有限公司中压产品技术中心,厦门361006 [4]中能电气股份有限公司,福州350002

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902400)。

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：18

起止页码：3848-3859

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对采用振动信号识别高压断路器(HVCBs)机械缺陷困难及难于实现工程应用问题,提出一种基于定量递归分析(RQA)的振动信号分析方法,并将其应用于变电站在运高压断路器机械缺陷辨识中。为便于缺陷部位的准确定位,将高压断路器振动信号分割为各功能子区,将各功能子区信号映射至高维相空间,以充分展示高压断路器动力学变化特征,并在相空间进行递归图重构。最后,引入递归率(RR)、确定率(DET)、最大对角线长度(Lmax)、信息熵(ENT)、层状度(LAM)和捕获时间(TT)对各功能子区递归图进行定量分析,以实现高压断路器机械缺陷的有效辨识。试验结果表明,所提方法能够准确地辨识高压断路器的机械缺陷,在实际工程应用中也表现出较高的准确率。

关 键 词：高压断路器 机械缺陷检测  振动信号 信号分割  定量递归分析  

分 类 号：TM561]