【摘 要】
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为进一步提高变压器有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械故障的识别精度,从OLTC振动信号的混沌动力学特性出发,提出基于Bayes估计相空间融合与改进支持向量数据描述(
【机 构】
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电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 闵行区,200240;国网浙江电力公司电力科学研究院,浙江省杭州市,310014
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为进一步提高变压器有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械故障的识别精度,从OLTC振动信号的混沌动力学特性出发,提出基于Bayes估计相空间融合与改进支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的OLTC机械故障诊断方法.首先,利用多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)对OLTC切换时的多通道振动信号进行高维重构,然后基于Bayes估计与奇异值分解提取高维融合相空间相点的特征指标,据此建立以轮廓域图(contour map,CM)为决策判据的改进SVDD识别模型,用于OLTC机械故障的有效诊断.对某OLTC模型正常与典型机械故障下切换时振动信号的分析结果表明:基于Bayes估计的OLTC振动信号高维相空间融合方法能获取更为完整的OLTC机械状态信息.相对于现有故障诊断方法,所提出的CM-SVDD诊断模型具有更优的识别精度和较高的计算效率.研究成果可为基于振动分析法的OLTC机械状态诊断技术提供重要依据.
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