摘要
本发明属于高压断路器故障诊断领域,公开了一种高压断路器螺栓松动故障诊断方法及相关设备,本方法依次通过螺栓松动声音信号的发生时刻和终止时刻的提取、构建全极点模型、求解全极点滤波器系数、计算群延迟函数、进行离散余弦变换形成频谱强化声纹特征等步骤,最终在嵌入空间中形成声纹原型,并通过计算待诊断声纹与声纹原型的距离来确定其归属概率,从而实现了对螺栓松动故障的精确诊断;本方法不依赖于庞大的样本数据集,而是基于断路器开断所发出声音信号的声纹特征表示不同螺栓松动状态,增强了声音信号频谱的共振峰,提高了高压断路器螺栓松动的表征效果,实现在实际样本不充分情形下的高压断路器螺栓松动故障诊断。
技术关键词
松动故障诊断
高压断路器
声纹特征
延迟函数
离散余弦变换
滤波器系数
原型
螺栓
构建卷积神经网络
故障诊断模块
可读存储介质
样本
存储计算机程序
信号
处理器