Noise and Vibration Control ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (2): 154-161.

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Mechanical State Identification Method Based on Vibration Parameter Image Combined with Gray Level Co-occurrence Matrix for Reactors

  

  • Received:2022-01-19 Revised:2022-03-07 Online:2023-04-18 Published:2023-04-18

基于振动参数图像融合灰度共生矩阵的电抗器机械状态辨识方法

张嵩阳王磊磊吕中宾田旭王东晖王广周   

  1. ( 国网河南省电力公司电力科学研究院,郑州450001 )

摘要: 为更有效地监测电抗器的工作状态,提出一种基于振动参数图像融合灰度共生矩阵的电抗器机械状态辨识方法。首先对电抗器施加不同大小的电压、预紧力以模拟不同工况,在采用工作变形分析的基础上,利用灰度共生矩阵提取不同工况下工作变形分析云图的纹理特征,引入能够定量表征电抗器振动情况的振型相关系数,进而得到电抗器振动参数结合工作变形分析灰度图纹理特征的融合特征矩阵,最后利用支持向量机实现电抗器的状态辨识。通过模拟绕组松动故障试验,将所提方法与单一基于灰度共生矩阵的常规辨识方法进行比较,实验结果表明:所提方法能够有效地提取电抗器振动信号特征参量,且诊断精度相较于常规方法有明显提升,准确率可达93.6 %。

关键词: 振动与波, 电抗器, 工作变形分析, 灰度共生矩阵, 状态辨识, 振型相关系数