基于LMD和DE-PNN的高压断路器机械故障识别方法

作者：陈佳豪; 吴浩; 胡潇涛; 顾小平; 宋弘

来源：计算机应用与软件, 2023, 40(06): 57-165.

• 机械故障诊断
• 声音信号
• 局域均值分解
• 差分进化优化算法
• 概率神经网络

为了克服基于声音信号的断路器机械故障难以诊断的问题，提出一种基于局域均值分解(LMD)和差分进化算法(DE)优化后的概率神经网络(PNN)的断路器故障诊断方法。通过模拟故障发生条件采集传动机构卡涩、基座螺丝松动、合闸弹簧储能不足、正常合闸四种状态的声音数据，对采集到的数据进行LMD分解并利用皮尔逊相关系数法进行信号重构，计算重构信号的分段能量熵构成故障诊断特征向量。利用差分进化算法优化的概率神经网络对训练集进行训练，将测试集输入模型进行测试，实现断路器机械故障诊断。实验结果表明，基于LMD-DE-PNN的高压断路器机械故障诊断方法相较于传统断路器故障诊断方法能快速有效地识别断路器机械故障。

• 单位
  四川轻化工大学