[发明专利]基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法在审
| 申请号： | 201810166794.7 | 申请日： | 2018-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN108398252A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 马宏忠;徐艳;李思源;刘宝稳;刘勇业;宋开胜;李盛翀;吴书煜 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G01H17/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210098 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，1）通过加速度传感器对有载分接开关正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；2）对预处理后的振动信号进行固有时间尺度分解ITD分析，构造特征向量，作为SVM的输入；3）对SVM进行训练，将特征向量输入到SVM中，对SVM进行训练，将测试数据输入到训练好的SVM从而判断OLTC的故障模式。本发明可以克服经验模态分解、局部均值分解中存在比较严重的端点效应和虚假分量的问题，适合提取OLTC机械故障信号的特征量；不需要大量数据进行SVM的训练，诊断精度更高；OLTC的诊断效果明显优于BP网络。 | ||
| 搜索关键词： | 振动信号 预处理 机械故障诊断 构造特征向量 机械故障信号 加速度传感器 经验模态分解 局部均值分解 诊断 测试数据 端点效应 分接开关 故障模式 故障状态 时间尺度 特征向量 虚假分量 特征量 采集 分解 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于ITD与SVM的OLTC机械故障诊断方法，包括以下步骤：1)通过加速度传感器对有载分接开关正常状态下的振动信号、故障状态下的振动信号进行采集，并对振动信号做预处理；2)对预处理后的振动信号进行固有时间尺度分解ITD分析，构造特征向量，作为SVM的输入；3)对SVM进行训练，将步骤2)构造的特征向量输入到SVM中，对SVM进行训练，将测试数据输入到训练好的SVM从而判断OLTC的故障模式。
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