采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法 - Details

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郭谋发 (郭谋发.) ^[1] (Scholars：郭谋发) | 徐丽兰 (徐丽兰.) ^[2] | 缪希仁 (缪希仁.) ^[3] (Scholars：缪希仁) | 陈立纯 (陈立纯.) ^[4] Unfold

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配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息.提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态.对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态.

Keyword：

HHT带通滤波奇异值分解振动信号时频矩阵模糊c均值聚类特征量提取配电开关

Community：

[ 1 ] [郭谋发]福州大学
[ 2 ] [徐丽兰]福州大学
[ 3 ] [缪希仁]福州大学
[ 4 ] [陈立纯]福建省晋江市电力有限责任公司

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A vibration signal feature extraction method for distribution switches based on singular value decomposition of time-frequency matrix
2014，Proceedings of the Chinese Society of Electrical Engineering
A vibration signal feature extraction method for distribution switches based on singular value decomposition of time-frequency matrix
2014，Proceedings of the Chinese Society of Electrical Engineering

采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法
2014，中国电机工程学报
采用振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械状态识别新方法
2017，福州大学学报（自然科学版）
基于振动信号特征量SVM分类的配变故障识别方法
2016，福建省电机工程学会第十六届学术年会
基于CWD及分块SVD的配电开关故障诊断方法
2020，电子测量与仪器学报

Source ：

中国电机工程学报

ISSN： 0258-8013

CN： 11-2107/TM

Year： 2014

Issue： 28

Volume： 34

Page： 4990-4997

Cited Count：

WoS CC Cited Count：

SCOPUS Cited Count： 30

WanFang Cited Count： -1

Chinese Cited Count：

30 Days PV： 6

Affiliated Colleges：

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