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黄蓉 (黄蓉.) [1] | 陈永往 (陈永往.) [2] | 陈立纯 (陈立纯.) [3] | 郭谋发 (郭谋发.) [4]

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CQVIP

Abstract:

配电开关的振动信号包含有丰富的开关机械状态信息,可以通过合理有效的方法提取振动信号特征量,作为配电开关机械状态诊断的依据。根据数据采集的功能需求,设计了基于Lab VIEW的振动信号采集装置软硬件。利用经验模态分解(empirical mide decomposition,EMD)对振动信号进行时频分解,提取分解所得固有模态分量(intrinsic mode function,IMF)的样本熵作为特征量,最后通过模糊C-均值聚类(fuzzy C-means,FCM)进行机械状态诊断。通过实验,采集并分析了正常状态和典型故障状态下的配电开关振动信号,验证了基于振动信号分析的配电开关机械状态诊断系统的准确性和有效性。

Keyword:

EMD FCM 振动信号 机械状态 样本熵 配电开关

Community:

  • [ 1 ] 福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350108
  • [ 2 ] 国网福建晋江市供电有限公司,福建泉州362200

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Source :

电气开关

ISSN: 1004-289X

Year: 2015

Issue: 2

Volume: 53

Page: 21-26

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