基于Hilbert谱分析的多特征联合OLTC故障识别

摘要

为了有效提取有载分接开关(OLTC)振动信号的特征值,实现对OLTC进行在线监测的功能,该文提出一种基于Hilbert能量谱的谱熵及奇异值提取方法。通过HHT变换得到OLTC振动信号的Hilbert能量谱,提取可以表征其振动信号能量分布的混乱程度的谱熵,避免因采集信号的时间误差而导致出现时域相关特征不稳定的问题。构造时频矩阵并进行奇异值分解,得到不同信号的奇异值向量,可以表征原始信号本质特征的瞬时频率分布、能量密度分布等信息。联合谱熵以及奇异值2种特征值,将正常、电机卡涩、动触头松动以及静触头松动等4种状态的特征值输入多分类支持向量机(DAG-SVM)中进行状态判定。试验结果表明,该方法的识别准确性较高。