【摘 要】
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本文提出一种基于振动信号频谱高斯混合模型(GMM)的变电站瓷支柱绝缘子振动信号特征提取方法,并利用粒子群算法(PSO)优化后的极限学习机(ELM)实现故障状态识别与分类。首先,根据瓷支柱绝缘子振动信号的频谱得到信号的频域分布。然后,利用高斯概率密度函数和期望最大值算法(EM)将频谱划分为三种模态,每个模态可以得到标准差σ、权重系数α和均值μ三个特征参数用于表征各频率的模态带宽、模态分量占比和模态中心频率。最后,将各模态的特征参数作为特征值输入分类模型实现状态识别与分类。
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,华北电力大学云南电网公司研究生工作站,华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室
【基金项目】
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云南电网内部科技项目(YNKJXM20180729)。
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本文提出一种基于振动信号频谱高斯混合模型(GMM)的变电站瓷支柱绝缘子振动信号特征提取方法,并利用粒子群算法(PSO)优化后的极限学习机(ELM)实现故障状态识别与分类。首先,根据瓷支柱绝缘子振动信号的频谱得到信号的频域分布。然后,利用高斯概率密度函数和期望最大值算法(EM)将频谱划分为三种模态,每个模态可以得到标准差σ、权重系数α和均值μ三个特征参数用于表征各频率的模态带宽、模态分量占比和模态中心频率。最后,将各模态的特征参数作为特征值输入分类模型实现状态识别与分类。
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