基于多信息融合的塑壳断路器故障诊断方法研究

作者：李奎; 梁启明; 赵成晨; 胡博凯; 马典良; 赵伟焯

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2022, 41(02): 93-101.

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2021010112

• 塑壳断路器
• 经验模态分解
• 信息熵
• LIBSVM
• D-S证据理论

为了提高塑壳断路器故障诊断的正确率,根据D-S证据理论提出基于多信息融合的塑壳断路器故障诊断方法。首先,对断路器合闸声音信号和振动信号进行经验模态分解,提取不同信号的IMF包络能量熵,并作为特征向量输入LIBSVM(library for support vector machines)进行诊断,依据内部投票规则获得基本概率分配;然后将LIBSVM测试样本总分类正确率作为固定权重,构成声振信号的加权概率分配;最后通过D-S证据理论对声振信号加权概率分配进行决策层融合,得到断路器故障诊断结果。在实验室条件下,进行塑壳断路器操作试验,获得安装正常、安装松动、主拉簧断裂3种不同状态下的试验数据,并进行诊断分析,结果表明,融合诊断比单信息诊断的正确率高。

• 单位
  河北工业大学