文档名：基于多源信息融合的智能隔离开关机械故障识别系统
摘要：针对隔离开关机械故障率较高、人工识别流程复杂和准确率低等特点,提出了基于多源信息融合的智能隔离开关机械故障识别系统.分析了隔离开关的类型和主要的故障特征,说明了故障类型和状态量之间的对应关系.提出基于Hilbert幅值解调法进行电流信号包络提取和基于磁栅尺的转角测量系统等进行监测量的提取方法,并根据非同源状态监测进行隔离开关位置的逻辑判断,利用模式识别方法和BP神经网络进行数据训练和结果分析.提出了基于多源融合的隔离开关状态检测平台,搭建了总体架构、软件架构和硬件架构.分析了具体工程中隔离开关状态识别在该系统应用的效果,说明了所提的故障识别系统的有效性.
作者：梁守硕Author：LIANGShoushuo
作者单位：上海泽鑫电力科技股份有限公司,上海201206
刊名：电气应用
Journal：ElectrotechnicalApplication
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：
关键词：多源信息 隔离开关 故障识别 神经网络
Keywords：multi-sourceinformation isolationswitch faultrecognition neuralnetwork
机标分类号：TM643TP311.52TP183
在线出版日期：2023年7月28日
基金项目：基于多源信息融合的智能隔离开关机械故障识别系统[
期刊论文] 电气应用--2023, 42(6)梁守硕针对隔离开关机械故障率较高、人工识别流程复杂和准确率低等特点,提出了基于多源信息融合的智能隔离开关机械故障识别系统.分析了隔离开关的类型和主要的故障特征,说明了故障类型和状态量之间的对应关系.提出基于Hilber...参考文献和引证文献
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