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题名基于多特征增强融合的交流接触器状态表征
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作者
蒋幸伟
曹云东
刘洋
刘树鑫
高书豫
周柱
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机构
沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期282-291,共10页
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基金
辽宁省科技重大专项(2020JH1/10100012)
辽宁省教育厅项目(LJGD2020001)
沈阳中青年科技创新人才计划(RC210354)。
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文摘
准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距离进行特征变换得到趋势性较强的初态特征;然后以多属性初态特征参数为驱动,考虑参数间强耦合的特点,利用自编码器神经网络进行特征压缩提取,剔除冗余信息,保留有用信息;在此基础上,以压缩提取特征为输入,通过自组织映射神经网络来实现多维特征的竞争性融合输出,得到交流接触器运行状态的综合健康指标,实现交流接触器状态的定量表征。最后,结合实测数据验证了所提方法的有效性,并与其他2种方法相比较,结果表明:所提方法得到的健康指标趋势性、单调性和鲁棒性相比其他2种方法分别至少提高了4%、24%和5%,研究可为下一步研究交流接触器的精准控制和智能化提供参考。
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关键词
交流接触器
多特征融合
状态表征
Wasserstein距离
自编码器
自组织映射神经网络
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Keywords
AC contactor
multi-feature fusion
state characterization
Wasserstein distance
autoencoder
self-organizing maps
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分类号
TM572.2
[电气工程—电器]
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题名12 kV开关柜载流回路热分析与温度预测
被引量：1
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作者
时宝朋
侯春光
曹云东
徐晓刚
蒋幸伟
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机构
教育部特种电机与高压电器重点实验室(沈阳工业大学)
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出处
《电器与能效管理技术》
2023年第8期68-75,共8页
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文摘
准确掌握运行状态下开关柜内部载流回路的热分布和温升状况,可避免开关柜高温状态下绝缘性能劣化和使用寿命的降低。针对某型12 kV开关柜载流回路,展开热分析与温度预测的研究。首先针对所研究柜型关键发热部位和主载流回路建立温度分析模型,结合电器发热理论和传热学理论对模型进行仿真分析,结果表明载流回路温度分布与接触电阻有关。其次以仿真数据集作为基础,以最小二乘支持向量机算法搭建温度预测模型,对触头进行温度预测,结果表明在可接受的预测误差范围内所提预测模型预测结果的准确性。
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关键词
开关柜
温度场
温度预测
最小二乘支持向量机
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Keywords
switchgear
temperature field
temperature prediction
least squares support vector machine(LS-SVM)
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分类号
TM591
[电气工程—电器]
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题名基于GA-SVR的交流接触器剩余电寿命预测
被引量：1
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作者
高书豫
刘树鑫
邹嫣然
蒋幸伟
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机构
沈阳工业大学电器新技术与应用研究所
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出处
《电器与能效管理技术》
2023年第5期9-14,29,共7页
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基金
辽宁省科技重大专项(2020JH1/10100012)
辽宁省教育厅项目(LJGD2020001)
沈阳中青年科技创新人才计划(RC210354)。
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文摘
为了解决交流接触器剩余电寿命预测中存在的特征选取单一和预测精度较低的问题,提出基于遗传算法优化支持向量回归(GA-SVR)的预测模型。首先,利用搭建的交流接触器全寿命测试平台采集电压电流信息,从中提取有效表征运行状态的特征参量。然后,采用近邻成分分析计算特征重要度,结合皮尔逊相关系数后选择出最优特征子集。最后,将交流接触器的剩余开断次数作为寿命预测标签,通过GA-SVR方法对交流接触器剩余电寿命进行回归预测。实例分析表明,所提方法准确率较高,能够满足实际工程需要。
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关键词
交流接触器
特征选择
遗传算法
支持向量回归
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Keywords
AC contactor
feature selection
genetic algorithm
support vector regression(SVR)
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分类号
TM572.2
[电气工程—电器]
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题名基于振动信号的交流接触器触头系统退化阶段划分
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作者
刘树鑫
周柱
刘洋
曹云东
蒋幸伟
李静
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机构
沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期4971-4981,共11页
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基金
辽宁省科技重大专项(2020JH1/10100012)
辽宁省教育厅项目(LJGD2020001)
沈阳中青年科技创新人才计划(RC210354)。
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文摘
针对交流接触器触头系统退化过程中振动信号冗余度高且退化阶段划分准确度低的问题,提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s rank correlation coefficient,SRCC)和C均值模糊聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)的触头系统退化阶段划分方法。首先,通过交流接触器全寿命试验获取触头系统整个生命周期上的分合闸阶段振动信号,从中提取反应触头退化状态的时域以及频域特征;其次,利用SRCC与主成分分析(principal component analysis,PCA)进行特征选择与降维,构建性能退化指标;再次,引入无监督学习(unsupervisedlearning,UL)FCM算法作为理论依据,对触头系统退化过程进行2至5个退化阶段划分;最后选用轮廓系数(silhouette coeffcient,SC)、卡林斯基-哈拉巴斯分数(Calinski Harabasz score,CHS)和戴维森堡丁指数(Dacies Bouldin score,DBI)对聚类效果进行内部评价,并采用5种有监督分类器进行该方法准确性验证。结果显示,触头系统划分为3个退化阶段时内部评价最优,同时5种分类器对3个退化阶段识别平均准确率可达95.54%,退化阶段划分最为合理。该研究所提出的方法有效解决了信号冗余与阶段划分准确率低的问题,精确地实现交流接触器触头系统退化阶段的划分。
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关键词
交流接触器
振动信号
斯皮尔曼等级相关系数
FCM聚类
退化状态
阶段划分
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Keywords
AC contactor
vibration signal
SRCC
FCM clustering
degraded state
stage division
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分类号
TM572.2
[电气工程—电器]
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