小波包能谱熵结合神经网络的高压断路器故障诊断

“小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用 (2008年)” 本文主要探讨了一种基于小波包能谱熵的高压断路器故障诊断方法，结合神经网络技术，以提高故障识别的准确性和适应性。作者是陈伟根和邓帮飞，来自重庆大学电气工程学院和输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室。 首先，文章介绍了小波包分析在信号处理中的作用。小波包分解能够将复杂的高压断路器振动信号分解到不同的频率子带中，这一特性使得我们可以更细致地分析信号在各个频段的能量分布。能谱熵作为一种衡量信号在频域内分布均匀性的指标，被用来量化每个频段的能量分散程度。通过计算各频段的能谱熵值，可以得到一个能谱熵向量，这个向量反映了信号的频域特性。 接着，这些能谱熵值被用作神经网络的输入特征，构建了一个能谱熵特征向量。神经网络作为一种非线性模型，能够学习和识别复杂的数据模式，对于故障模式的识别尤其适用。为了优化网络的性能，文章采用了遗传算法来调整神经网络的连接权重，这是一种基于生物进化理论的全局优化方法，能够找到接近最优的权重配置。 此外，文中还引入了置信度的概念，用于评估神经网络输出的故障识别结果的可靠性。置信度的引入有助于提高诊断的可信度，并能够在面对新的、未知的故障模式时，提供一种评估识别结果稳定性的手段。 通过实际试验和数据分析，该方法的有效性得到了验证。研究表明，改进后的神经网络不仅能够准确识别已知的故障模式，而且具备识别新故障模式的能力，这对于提升高压断路器的故障诊断和预防维护水平具有重要意义。 关键词包括：小波包能谱熵、高压断路器、神经网络、振动信号和遗传算法。这些关键词反映了研究的核心技术和应用领域，其中小波包能谱熵和神经网络是主要的技术工具，而高压断路器的故障诊断是研究的焦点。 这篇论文结合了信号处理、机器学习和优化算法，为高压断路器的故障诊断提供了创新的解决方案，对于电力系统的安全运行和智能维护具有重要价值。