基于相空间张量分解的有载分接开关故障诊断

基于相空间张量分解的有载分接开关故障诊断
有载分接开关一次档位切换过程中伴生的振动信号与其机械状态密切相关。文中基于有载分接开关档位切换过程中振动信号的高维相点空间分布，对有载分接开关多个位置处的振动信号进行张量化表示，用以捕捉尽可能丰富的有载分接开关机械状态信息。然后对所构建的相空间三阶张量进行Tucker张量分解以获取核心张量，据此建立基于卷积神经网络的有载分接开关机械故障判别模型。以某CM型有载分接开关动作时的振动信号为例进行分析，结果表明，有载分接开关动作时的振动信号的相空间核心张量信息全面且冗余少，所构建的基于卷积神经网络的有载分接开关机械故障诊断模型性能良好，准确率超过95%，可为有载分接开关的故障识别及状态维修提供参考依据。

标题：
基于相空间张量分解的有载分接开关故障诊断
Intelligent diagnosis of mechanical fault of on-load tap-changer based on tensor decomposition in phase space

作者：
陈文通，盛骏，钱肖，吴雪峰，王丰华
CHEN Wentong, SHENG Jun, QIAN Xiao, WU Xuefeng, WANG Fenghua

关键词：
有载分接开关;振动信号;故障诊断;相空间重构;张量分解;卷积神经网络
on-load tap-changer;vibration signal;fault diagnosis;phase space reconstruction;tensor decomposition;convolutional neural network

2025-1-23 19:59 上传 基于相空间张量分解的有载分接开关故障诊断.pdf

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