LabVIEW驱动的高压配电装置振动信号特征提取与故障识别方法

本文主要探讨了高压配电装置分合闸机构机械振动信号的特征提取和模式识别方法，针对其非平稳特性，研究团队采用LabVIEW作为开发平台，提出了一种综合运用小波包分解与重构、Hilbert变换和归一化能量谱的技术。小波包分析能够有效地捕捉信号的多尺度和局部特性，而Hilbert变换则用于提取信号的瞬时频率信息，归一化能量谱则提供了信号的频率成分分布。 在实际试验中，研究人员在高压配电装置上模拟了正常运行、分闸弹簧松动以及铁心卡涩三种工作状态，收集了相应的振动信号样本。通过对这些信号进行时频特性分析，揭示了不同状态下的信号特征差异。正常运行时，信号的归一化能量谱向量元素分布相对均匀，代表信号各频率成分相对稳定；而在故障状态下，如弹簧松动和铁心卡涩，归一化能量谱向量的元素变化明显，反映出故障导致的频率成分异常。 文章进一步采用了K近邻(KNN)算法对这些特征量进行模式识别。KNN是一种基于实例的学习方法，它根据样本之间的相似性度量，通过计算待识别信号与已知故障类型的最近邻居来做出决策。实验结果显示，KNN算法在高压配电装置机械故障识别上的表现相当出色，识别率达到93.3%，证明了其在快速准确地诊断设备故障方面的有效性。 总结来说，这项研究为高压配电装置的机械故障检测提供了一种基于LabVIEW的可靠方法，通过结合小波包、Hilbert变换和能量谱分析，能够有效地提取振动信号的特征，并利用KNN算法实现高效、准确的故障模式识别。这对于电力系统的维护和预防性保养具有重要意义，有助于提高设备的可靠性和减少停机时间。