[发明专利]一种基于EMD样本熵和FCM的配电开关机械状态诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解样本熵和模糊C‑均值聚类的配电开关机械状态诊断方法，其内容包括如下步骤将压电式加速度传感器安装在开关操动机构主轴附近，通过数据采集卡和波形显示存储平台采集配电开关不同机械状态下分、合闸时刻的振动信号；对采集到的振动信号进行EMD时频分解，得到有限个不同频率、不等带宽的固有模态分量和残差分量；计算不同机械状态下振动信号各阶IMF的样本熵，构成样本熵矩阵，作为配电开关机械状态特征量；以样本熵矩阵作为FCM的输入，通过模糊聚类方法诊断出配电开关的机械状态。

主权项

一种基于EMD样本熵和FCM的配电开关机械状态诊断方法,其特征在于：包括如下步骤：S01：利用配电开关振动信号采集装置，采集配电开关不同机械状态下分、合闸时刻的振动信号；S02：对采集得到的振动信号进行截取处理，得到能够用于分析诊断的有效波形信号并对其进行EMD分解，将振动信号分解成有限个不同频率、不等带宽的IMF和一个残差之和；S03：计算不同机械状态下振动信号各阶IMF的样本熵，构成样本熵矩阵，作为配电开关机械状态特征量；S04：以样本熵矩阵作为FCM的输入，通过模糊聚类方法诊断出配电开关的机械状态；所述步骤S04中FCM具体步骤为：首先，将振动信号的各阶IMF样本熵值构成的矩阵X＝{xj}，作为FCM的输入，预先给定分类数c和加权指数m，初始化隶属度矩阵Uc×n＝{uij}，其中接着，计算聚类中心vi=(Σj=1nuijmxj)/(Σj=1nuijm)]]>构造新的隶属度矩阵Uc×n＝{uij}其中表示所有xj中任意第j个样本属于第i类模糊簇的隶属度，||xj‑vi||表示xj到聚类中心vi的欧氏距离；uij满足以下3个条件：1)uij∈[0,1]；2)3)FCM的目标函数为Jm(U,V)=Σj=1nΣi=1c(uij)md(xj,vi)]]>其中，1＜m＜+∞为模糊加权指数，d(xj,vi)＝||xj‑vi||2，若目标函数Jm(U,V)小于迭代终止因子ε，则聚类过程结束；若大于迭代终止因子ε，则重新计算聚类中心，继续上述计算步骤直到聚类结束。