基本信息:
- 专利标题： 基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法
- 申请号：CN202110096390.7 申请日：2021-01-25
- 公开(公告)号：CN112904197A 公开(公告)日：2021-06-04
- 发明人： 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 郑浩 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 胡迪 , 罗沙 , 谢佳 , 李坚林 , 甄超 , 赵常威 , 秦金飞 , 宋东波 , 杨海涛 , 钱宇骋 , 吴正阳 , 闫静 , 樊诗诗 , 王艳新
- 申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
- 申请人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,西安交通大学
- 当前专利权人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,西安交通大学
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299号;
- 代理机构： 西安智大知识产权代理事务所
- 代理人： 何会侠
- 主分类号： G01R31/333
- IPC分类号： G01R31/333 ; G01H17/00 ; G06F17/15
摘要：
本发明公开了一种基于参数识别的高压断路器机械振动信号特征提取方法，实施步骤包括：针对振动信号构造相应的Hankel矩阵并进行奇异值分解，根据奇异值范数及设定阈值确定信号的主要成分，实现信号的降噪处理；通过快速傅里叶变换得到信号的主要中心频率，由此确定模态个数，对降噪后的振动信号进行变分模态分解，获得对应中心频率的固有模态函数分量；采用总体最小二乘法—旋转矢量不变技术对各固有模态函数分量的主要参数，即振动事件的幅值、频率、衰减系数、起始时刻进行识别并将其作为振动信号特征数据集。本发明的方法能够有效降噪，准确展示出各主要振动事件，计算量小且提高了参数识别的精度，为高压断路器机械状态评估奠定了基础。