基于振动分析法的变压器故障分类和识别

摘要：

为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于主成分分析和KNN分类识别的变压器故障测量方法.该方法采用EMMD(集合经验模式分解)方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,将该特征矢量通过主成分分析投影到直观的二维图像中.利用KNN分类识别实现故障分类和自动故障识别.试验结果表明,该方法可以实现对变压器正常状态、绕组变形、铁芯故障3种状态直观分类,并对测试样本进行快速的自动模式识别.

关键词：振动分析法、集合经验模式分解、特征矢量、主成分分析、K近邻法

所属期刊栏目：54

分类号：TM403.9(变压器、变流器及电抗器)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61533012;上海市自然科学基金资助项目14ZR1421800

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-10,17