基于振动信号的交流接触器运行状态识别

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.06.008

摘要/Abstract

摘要：

交流接触器的状态识别是确保其正常工作的重要前提,针对交流接触器的运行状态具有多元、多属性交互影响和动态变化的特点,提出一种基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)的交流接触器运行状态识别方法。从接触器触头分合闸阶段的振动信号提取时域以及频域特征,采用皮尔逊相关系数对参数进行特征选择,得到最优特征子集;通过GWO-SVM方法进行接触器运行状态识别,与其他识别算法对比,所提方法在对接触器运行状态的识别准确率方面更优异。

关键词: 交流接触器, 特征选择, 灰狼算法, 支持向量机

Abstract:

The state recognition of AC contactor is an important prerequisite to ensure its normal operation.In view of the characteristics of multivariate,multi-attribute interaction and dynamic change of AC contactor operation state,an AC contactor operation state recognition method based on Grey Wolf optimizer support vector machine (GWO-SVM) is proposed.The time domain and frequency domain features are extracted from the vibration signal of the contactor contact opening and closing stage,and the Pearson correlation coefficient is used to select the parameters to obtain the optimal feature subset.Finally,the contactor operation state is identified by GWO-SVM method.By comparing other identification algorithms,it shows that the proposed method is better in the recognition accuracy of the contactor operation state.

Key words: AC contactor, feature selection, Gray Wolf algorithm, support vector machine(SVM)

中图分类号:

TM572.2

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图/表 18

图1

图2

图3

图4

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图7

图8

图9

表1

振动信号特征参数及计算表达式

序号	特征名称	计算公式
1	时域幅值峰峰值	C₁=max(x_i)-min(x_i)
2	时域幅值平均值	C₂=( $∑ i = 1 N$ x_i)/N
3	时域幅值绝对平均值	C₃=( $∑ i = 1 N x i$ )/N
4	时域幅值均方根	C₄= $(∑ i = 1 N x i 2) / N$
5	时域幅值标准差	C₅= $(∑ i = 1 N (x i - C 2) 2) / N$
6	峭度因子	C₆= $(C 2 / C 5) 4$
7	偏度因子	C₇= $(C 2 / C 5) 3$
8	波形因子	C₈=C₄/C₃
9	峰值因子	C₉=C₁/C₄
10	脉冲因子	C₁₀= $(C 1 / C 3) 3$
11	裕度因子	C₁₁=C₁/C₃²
12	频域幅值峰峰值	C₁₂=max(X_i)-min(X_i)
13	频域幅值平均值	C₁₃=( $∑ i = 1 N$ x_i)/N
14	频域幅值中位数	C₁₄=median(X_i)
15	频率中心	C₁₅=( $∑ i = 1 N$ f_i·X_i)/( $∑ i = 1 N$ X_i)
16	频率均方根	C₁₆=( $∑ i = 1 N f i 2$ ·X_i)/( $∑ i = 1 N$ X_i)
17	频率标准差	C₁₇= $∑ i = 1 N (f i - C 15) 2 · X i / ∑ i = 1 N X i$

表1

表2

图10

图11

图12

图13

图14

图15

表3

参考文献 13

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取值区间	相关程度
[0,0.2]	弱相关
(0.2,0.8]	较强相关
(0.8,1]	强相关

分类方法	准确率/%
GWO-SVM	81.75
RF	75.00
SVM	73.00

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