全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

低压断路器振动特性分析与合闸同期性研究

, PP. 81-85

Keywords: 低压断路器,振动分析,小波分解,神经网络,合闸同期性,故障识别

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

针对低压断路器的机械特性,采用小波分解法对其振动信号进行分析。根据电动操作机构及低压断路器合闸动作的时序关系,以驱动电机电流信号作为时间标识,有效地提取了合闸振动信号。提出小波包能量谱分析低压断路器合闸同期性研究,在小波包对振动合闸信号细节分解基础上,采用小波包重构提取合闸振动主频带信号特征,由此构造合闸同期性状态特征矢量,并应用BP神经网络建立三相合闸不同期故障的识别模型。在断路器基座横梁安装单个加速度传感器,实验模拟了DW15#x02014;1600低压断路器的四种同期性状态振动信号,仿真结果表明,本文提出的振动信号小波包能量谱与神经网络相结合的方法,可有效地分析低压断路器合闸同期性。

References

[1]  李舜铭, 李香莲. 振动信号的现代分析技术与应用[M]. 北京: 国防工业出版社, 2008.
[2]  杨飞, 王小华, 荣命哲, 等. 一种新的中压真空断路器三相同期在线监测方法[J]. 中国电机工程学报, 2008, 28(12): 139-144.
[3]  孙来军, 胡晓光, 纪延超. 改进的小波包-特征熵在高压断路器[J]. 中国电机工程学报, 2007, 27(12): 103-108.
[4]  胡晓光, 戴景民, 纪延超, 等. 基于小波奇异性检测的高压断路器故障诊断[J]. 中国电机工程学报, 2001, 21(5): 67-70.
[5]  马强, 荣命哲, 贾申利. 基于振动信号小波包提取和短时能量分析的高压断路器合闸同期性的研究[J]. 中国电机工程学报, 2005, 25(13): 150-154.
[6]  short time analysis method[J]. Proceedings of the CSEE, 2005, 25(13): 150-154.
[7]  Runde M, Skyberg B, Ohlen M. Vibration analysis for periodic diagnostic testing of circuit breakers[C]. High Voltage Engineering Symposium, London, UK, 1999: 98-101.
[8]  Pan Hongxia, Men Jifang. Fault diagnosis of diesel engine based on energy spectrum analysis[C]. Proceedings of the International Conference on Control, 2012: 697-701.
[9]  赵志宏, 杨绍普. 基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断[J]. 振动、测试与诊断, 2012, 32(4): 640-644, 692.
[10]  徐建源, 张彬, 林莘, 等. 能谱熵向量法及粒子群优化的RBF神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用[J].高电压技术, 2012, 38(6): 1299-1306.
[11]  Shariatinasab Reza, Akbari Mohsen, Aghaebrahimi M R. A novel wavelet-neural network method for fault location analysis on transmission lines[C]. Proceedin- gs of the Mediterranean Electrotechnical Conference, 2012: 963-966.
[12]  程正兴. 小波分析算法与应用[M]. 西安:西安交通大学出版社, 1998.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133