基于多信息融合的塑壳断路器故障诊断方法研究

摘要：

为了提高塑壳断路器故障诊断的正确率,根据D-S证据理论提出基于多信息融合的塑壳断路器故障诊断方法.首先,对断路器合闸声音信号和振动信号进行经验模态分解,提取不同信号的IMF包络能量熵,并作为特征向量输入LIBSVM(library for support vector machines)进行诊断,依据内部投票规则获得基本概率分配;然后将LIBSVM测试样本总分类正确率作为固定权重,构成声振信号的加权概率分配;最后通过D-S证据理论对声振信号加权概率分配进行决策层融合,得到断路器故障诊断结果.在实验室条件下,进行塑壳断路器操作试验,获得安装正常、安装松动、主拉簧断裂3种不同状态下的试验数据,并进行诊断分析,结果表明,融合诊断比单信息诊断的正确率高.

关键词：塑壳断路器;经验模态分解;信息熵;LIBSVM;D-S证据理论

所属期刊栏目：41

分类号：TM561(电器)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：93-101