基于SVM增量学习的煤矿高压断路器故障识别方法提升

在当前矿井电网智能化发展的背景下，高压断路器故障模式的准确识别起着至关重要的作用。由于高压断路器的故障数据采集困难且样本有限，耿蒲龙等人提出了一种创新的方法，即结合支持向量机（SVM）与增量学习算法，以解决这一问题。他们选择断路器控制回路的电流信号、电压信号以及分合闸振动信号作为状态监测参数，这些参数能够有效捕捉设备运行状态的变化。 他们着重模拟了四种常见的高压断路器故障：弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常和线圈老化，这些故障模式代表了实际运行中可能出现的不同故障情况。通过特征提取技术，他们从这些信号中提炼出关键的故障特征量，构建了故障数据样本集和增量学习数据样本集。接着，他们运用支持向量机增量学习算法对这些样本进行训练，以建立一个能够准确识别故障模式的模型。这种方法的关键在于，即使在新故障数据出现时，模型也能通过增量学习的方式持续优化，提升识别精度。 实验证明，这种方法能够有效地识别出弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常和线圈老化这四种常见故障，并且随着新样本的不断加入，模型的性能会得到进一步提升。这对于提升矿井电网的稳定性和安全性具有重要意义，也为其他工业环境中的设备故障诊断提供了新的思路和技术支持。 该研究通过结合SVM的高效分类能力和增量学习的在线学习特性，为高压断路器故障模式的实时识别提供了一种实用且有效的解决方案，对于推动煤矿高压断路器智能化运维水平具有实际价值。同时，这项工作也体现了在数据稀缺和变化频繁的工业环境下，如何利用先进的机器学习技术来解决实际问题的能力。