【摘 要】
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为有效检测高压断路器的机械状态,提高其运行可靠性,基于优化变分模式分解（VMD）法对高压断路器分合闸过程中的振动信号进行了分析。首先利用粒子群优化算法基于整体正交系数得
【机 构】
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上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室,国网上海市电力公司检修公司
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为有效检测高压断路器的机械状态,提高其运行可靠性,基于优化变分模式分解（VMD）法对高压断路器分合闸过程中的振动信号进行了分析。首先利用粒子群优化算法基于整体正交系数得到了最优的VMD结果,然后对振动信号Hilbert变换的时频谱进行了合理划分,据此定义了振动信号的特征向量及相似度指标。对某40.5 kV断路器正常与典型故障下振动信号的分析结果表明,所提出的优化VMD算法的分解结果更为准确,所定义的相似度指标能有效识别断路器的典型故障。当相似度大于0.9时,断路器机械状态正常;当相似度在0.7~0.9之间
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