基于低频振动信号的GIL机械故障诊断

基于低频振动信号的GIL机械故障诊断

论文摘要

GIL是一种快速发展的新型输电设备,但目前其故障的检测是一个难点。根据现场运行情况统计,运行中的GIL设备故障主要分为机械性故障和放电性故障2类,其中绝缘子的损坏和金属焊点松动是机械故障常见问题,反映在振动谱图上主要集中于低频部分。基于振动检测的原理,研究低频振动信号的特征参数提取,阐述样本处理和特征参数归一化的具体实现步骤,建立基于SVM的核算法诊断模型,为GIL机械类故障的诊断提供理论支撑。

论文目录

  • 1 振动信号的特征参数提取
  • 2 特征值的优化
  • 3 基于SVM的故障识别模型
  •   1)获取GIL设备的振动信号。
  •   2)提取GIL设备的振动特征。
  •   3)建立并训练SVM。
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 蒋龙,臧春艳,胡学深,刘耀云,龚禹璐,刘春

    关键词: 振动图谱,故障识别,机械故障

    来源: 电力科学与技术学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 中国南方电网超高压输电公司曲靖局,华中科技大学电气与电子工程学院,武汉智能装备工业技术研究院有限公司

    基金: 南方电网公司重点科技项目(010800KK52160002)

    分类号: TM75

    DOI: 10.19781/j.issn.1673-9140.2019.03.009

    页码: 86-91+100

    总页数: 7

    文件大小: 506K

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