基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断

摘要：

针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法.通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF)分量,依据各IMF相关系数与能量分布,将前7阶IMF分量进行小波包软阈值去噪,计算其样本熵作为特征量,最后采用基于免疫浓度思想的烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)分类器,对断路器不同运行状态进行分类识别.实验结果表明:基于CEEMDAN样本熵特征对于信号干扰不敏感,FWA-SVM诊断方法对于高压断路器分闸操动过程故障辨识效果良好.

关键词：高压断路器、振动信号、自适应白噪声完整集合经验模态分解、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：40

分类号：TM561(电器)

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：181-186