基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断

作者：孙晓峰; 崔晋; 刘春晖; 宫振宇; 朱博; 姬少培

来源：现代电子技术, 2023, 46(22): 33-40.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.22.007

• 钳形电流互感器
• 故障诊断
• 变分模态分解
• 一维卷积神经网络
• 本征模函数
• 样本熵

针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题，提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。首先，以钳形电流互感器数据为基础，对其进行VMD分解，以建立本征模函数（IMF），并进行IMF分量选择；然后，选取IMF分量分析样本熵，并将其作为互感器特征提取对象的特征值；最后构建了M1DCNN模型，对模型进行样本数据训练和测试。结合实验分析结果，证实VMD-SampEn-M1DCNN模型在训练时间、测试时间和模型测试精准度方面，与传统故障诊断相比都有明显的优势，能进行故障的精准诊断。

• 单位
  中国电子科技集团公司第三十研究所