• Complex
  • Title
  • Keyword
  • Abstract
  • Scholars
  • Journal
  • ISSN
  • Conference
成果搜索

author:

王永明 (王永明.) [1] | 陈宇星 (陈宇星.) [2] | 殷自力 (殷自力.) [3] | 李宽宏 (李宽宏.) [4] | 张振宇 (张振宇.) [5] | 高源 (高源.) [6] | 罗翔 (罗翔.) [7] | 高伟 (高伟.) [8] (Scholars:高伟)

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

通常,配电开关分合闸操作产生的振动信号中蕴含有体现机械状态的重要信息.提出一种基于振动信号分析的新型配电开关故障诊断方法.首先对振动信号求取乔-威廉斯分布获得二维时频矩阵,然后对时频矩阵作分块奇异值分解,用于表征不同机械状态的时频特性,最后结合极限学习机算法对4类实测振动信号的特征向量进行训练和测试.所提方法的优点是有效提取了配电开关振动信号时频域的特征,并且可以在较少样本的情况下训练诊断模型.基于实测数据的实验表明,该方法具有较高的识别精度和较快的收敛速度.

Keyword:

乔-威廉斯分布 分块奇异值分解 机械状态识别 极限学习机 配电开关

Community:

  • [ 1 ] [王永明]国网福建省电力有限公司
  • [ 2 ] [陈宇星]国网福建省电力有限公司
  • [ 3 ] [殷自力]国网福建省电力有限公司
  • [ 4 ] [李宽宏]国网福建省电力有限公司福州供电公司
  • [ 5 ] [张振宇]国网福建省电力有限公司电力科学研究院
  • [ 6 ] [高源]国网福建省电力有限公司电力科学研究院
  • [ 7 ] [罗翔]国网福建省电力有限公司电力科学研究院
  • [ 8 ] [高伟]福州大学

Reprint 's Address:

Email:

Show more details

Version:

Related Keywords:

Source :

电子测量与仪器学报

ISSN: 1000-7105

CN: 11-2488/TN

Year: 2020

Issue: 7

Volume: 34

Page: 73-80

Cited Count:

WoS CC Cited Count:

SCOPUS Cited Count:

ESI Highly Cited Papers on the List: 0 Unfold All

WanFang Cited Count: -1

Chinese Cited Count:

30 Days PV: 1

Online/Total:378/10909877
Address:FZU Library(No.2 Xuyuan Road, Fuzhou, Fujian, PRC Post Code:350116) Contact Us:0591-22865326
Copyright:FZU Library Technical Support:Beijing Aegean Software Co., Ltd. 闽ICP备05005463号-1