[发明专利]基于多维缩放统计分析的高压断路器机械故障诊断方法

摘要

基于多维缩放统计分析的高压断路器机械故障诊断方法：步骤1、通过故障模拟试验，利用IEPE加速度传感器获得某型号高压断路器在不同机械状态下的振动信号波形，从而形成该型号高压断路器振动信号数据库；步骤2、根据IEPE加速度传感器的频带特性对采集的振动信号进行带通滤波处理；步骤3、统计振动信号的幅值的分布情况；步骤4、使用多维缩放法将距离矩阵A从p维降到p'维；步骤5、利用支持向量机将高压断路器实时测得的振动信号的p'维坐标与基础波形数据库中的坐标进行对比分类，实现高压断路器的机械故障状态诊断。计算简单，能有效避免信号局部分散性带来的影响，降低故障诊断的错误率。

主权项

1.基于多维缩放统计分析的高压断路器机械故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过故障模拟试验，利用IEPE加速度传感器获得某型号高压断路器在不同机械状态下的振动信号波形，从而形成该型号高压断路器振动信号数据库；步骤2、根据IEPE加速度传感器的频带特性对采集的振动信号进行带通滤波处理；步骤3、统计振动信号的幅值的分布情况：3.1、设采集了p次高压断路器的振动信号，分别为x1,x2,...,xp，令D＝{x1,x2,...,xp}；3.2、统计数据集D中加速度幅值的分布区间：设加速度幅值的范围为0～y，将范围0～y等分为q段，划分为共q个区间，统计第i个信号x_i分别在q个区间内的点的个数x_i1、x_i2、...x_iq，构成q个特征量，记为x_i＝(x_i1；x_i2；...；x_iq)，x_i∈D；3.3、p个信号总计p×q个特征量，对特征量进行归一化处理；3.4、计算p个信号之间的欧式距离，构成距离矩阵A，A∈Rp×p，即距离矩阵A是对角矩阵，其中，距离矩阵A的第i行、第j列的元素distij为样本xi到xj的距离；步骤4、使用多维缩放法将距离矩阵A从p维降到p'维；步骤5、利用支持向量机将高压断路器实时测得的振动信号的p'维坐标与基础波形数据库中的坐标进行对比分类，实现高压断路器的机械故障状态诊断。