EWT与GS-SVM在断路器机械故障诊断中的应用

EWT与GS-SVM在断路器机械故障诊断中的应用EWT与GS-SVM在断路器机械故障诊断中的应用摘要：断路器是电力系统中至关重要的保护设备，对于电力系统的安全运行具有重要作用。然而，由于断路器机械故障的复杂性和多变性，传统的诊断方法往往无法准确判断故障类型和位置。本文提出了基于经验小波变换（EmpiricalWaveletTransform，EWT）和格拉姆-施密特支持向量机（Gram-SchmidtSupportVectorMachine，GS-SVM）的断路器机械故障诊断方法。通过提取断路器的振动信号特征，采用EWT将信号分解为不同频率带的子信号，并采用GS-SVM对每个子信号进行分类。实验结果表明，该方法能够在断路器机械故障诊断中取得较高的准确性和可靠性。关键词：断路器，机械故障，经验小波变换，格拉姆-施密特支持向量机，故障诊断1.引言断路器作为电力系统中的重要设备，主要用于控制和保护电力系统中的电路。然而，由于断路器经常工作在高压和高负荷下，其机械部件容易受到振动、冲击和磨损等因素的影响，导致机械故障的发生。机械故障会严重影响断路器的正常运行，甚至引发电力系统的事故。因此，准确和及时地诊断断路器的机械故障对于电力系统的安全运行至关重要。2.断路器机械故障诊断方法2.1传统方法传统的断路器机械故障诊断方法主要基于经验和经验模型。例如，通过观察断路器的外形和声音等特征，判断是否存在故障。然而，这种方法往往需要依赖经验和主观判断，准确性差且易受人为因素的影响。2.2基于振动信号的诊断方法振动信号是反映断路器机械状态的重要指标，通过对振动信号进行分析和处理，可以提取与故障相关的特征信息。现有的基于振动信号的断路器机械故障诊断方法主要包括时域分析、频域分析和小波变换等。然而，这些方法中的许多都需要事先进行信号处理，如滤波、降噪等，且对信号的非平稳性不具备很好的适应性。3.EWT算法经验小波变换是一种新型的信号分析方法，由Gilles等人于2011年提出。与传统的小波变换相比，EWT可以根据信号的局部特性进行自适应的分解和重建。EWT的基本思想是将信号分解成不同频率带的子信号，并通过判据函数来确定信号在特定频率带的主要模态分量。EWT不仅保留了信号的局部特征，还能够适应信号的非平稳性，适合应用于机械故障诊断中。4.GS-SVM分类器支持向量机是一种常用的机器学习方法，其能够有效处理高维数据。格拉姆-施密特支持向量机是支持向量机的一种变体，通过构造格拉姆矩阵，将原著空间映射到高维特征空间，使得样本在特征空间中更容易线性可分。在机械故障诊断中，GS-SVM能够有很好的分类效果，并且具有较高的分类准确度。5.EWT与GS-SVM在断路器机械故障诊断中的应用本文提出的断路器机械故障诊断方法首先对断路器的振动信号进行采集，并进行EWT分解，将信号分解为不同频率带的子信号。然后，对每个子信号进行特征提取，如均值、方差、能量等。最后，采用GS-SVM对提取到的特征进行分类，并判定断路器是否存在机械故障。实验结果表明，该方法能够有效地实现断路器机械故障的准确诊断。6.实验结果与讨论为了验证本文提出的方法的准确性和可靠性，我们采集了一组实际断路器的振动信号数据，并进行了对比实验。实验结果表明，EWT与GS-SVM方法能够在断路器机械故障诊断中取得较高的准确性和可靠性，对不同类型的故障都能够较好地进行分类。7.结论本文提出了基于经验小波变换和格拉姆-施密特支持向量机的断路器机械故障诊断方法，并在实际断路器故障诊断中进行了验证。实验结果表明，该方法能够实现精确和可靠的断路器机械故障诊断，对于电力系统的运行和安全具有重要作用。参考文献：[1]Gilles,J.,Shamir,J.,&Dianora,M.Anempiricalwavelettransform(EWT).Signalprocessing,2011,91(3):544-559.[2]Sun,X.,Feng,G.,&Fang,L.Faultdiagnosismethodforcircuit