基于低频振动信号的GIL机械故障诊断

作者：蒋龙; 臧春艳^*; 胡学深; 刘耀云; 龚禹璐; 刘春

来源：电力科学与技术学报, 2019, 34(03): 86-100.

DOI：10.19781/j.issn.1673-9140.2019.03.009

• GIL
• 振动图谱
• SVM故障识别
• 机械故障

GIL是一种快速发展的新型输电设备,但目前其故障的检测是一个难点。根据现场运行情况统计,运行中的GIL设备故障主要分为机械性故障和放电性故障2类,其中绝缘子的损坏和金属焊点松动是机械故障常见问题,反映在振动谱图上主要集中于低频部分。基于振动检测的原理,研究低频振动信号的特征参数提取,阐述样本处理和特征参数归一化的具体实现步骤,建立基于SVM的核算法诊断模型,为GIL机械类故障的诊断提供理论支撑。

• 单位
  电子工程学院; 华中科技大学