基于深度自编码网络的高压断路器操作机构机械故障诊断方法

作者：陈欣昌; 冯玎; 林圣^*

来源：高电压技术, 2020, 46(09): 3080-3088.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20191341

• 高压断路器
• 操作机构
• 故障诊断
• 小波包变换
• 时频能量分布
• 深度自编码网络

为了提高操作机构机械故障诊断准确率,充分挖掘高压断路器振动信号中的特征信息,提出了一种基于深度自编码网络的高压断路器操作机构机械故障诊断方法。首先,提取断路器操作机构振动信号并进行小波包变换,并对各个频段的振动信号进行等时间分段;然后计算振动信号时频子平面的能量大小,并以该时频能量分布作为断路器操作机构故障诊断的特征量;最后,通过预训练和微调建立基于深度自编码网络的断路器故障诊断模型,并以126 kV高压断路器进行不同故障类型的模拟实验验证方法有效性。实验结果表明:该方法能够获取故障样本数据并进行故障诊断,诊断准确率达到97.5%;深度自编码网络能够充分挖掘出断路器振动信号中的深层信息,相较于传统的浅层网络能够更加准确有效地诊断操作机构机械故障。

• 单位
  西南交通大学