基于EWT及多尺度形态谱的高压并联电抗器故障诊断研究

作     者：赵若妤 马宏忠 魏旭 姜宁 陈轩 谭风雷 ZHAO Ruoyu;MA Hongzhong;WEI Xu;JIANG Ning;CHEN Xuan;TAN Fenglei

作者机构：河海大学能源与电气学院江苏南京211100 国网江苏省电力有限公司运维部江苏南京210008 国网江苏省电力有限公司检修分公司江苏南京211102 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2020年第48卷第17期

页      面：68-75页

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(51577050) 国网江苏省电力有限公司2018年重点科技项目资助(J2018014) 

主　　题：高压电抗器 特征提取 经验小波变换 形态谱 Kernel K-means聚类 

摘      要：针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用Kernel K-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别计算每个模态分量与原信号的相关系数并按系数大小降序排列,取前4个模态分量构成有效分量向量。再利用多尺度形态谱对有效分量向量进行分析计算,构成一个四维特征向量。最后利用Kernel K-means聚类对样本特征集进行分类识别。实验验证,该方法能有效提取电抗器振动信号特征量,能正确识别电抗器所属的不同工况。