基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法

基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种新型信号分解方法，它是将任意一个信号分解成有限个本地特征模
态函数的叠加，每个本地特征模态函数具有自然的物理或经济意义。

基于EMD的高压断路器机械故障诊断方法是利用EMD对高压断路器机械故障信号进行分解，提取其各个频带信号的故障特征，从而实现
机械故障的诊断。

该方法的具体步骤如下：
步骤一、信号采集
利用振动传感器采集高压断路器机械故障信号，并将其传输到计算机
进行处理。

步骤二、信号预处理
在进行信号分析前，需要对信号进行预处理，包括去除趋势项和直流
分量、消噪等。

其中，去除趋势项和直流分量可通过高通滤波器实现，而消噪则可采用小波阈值去噪方法。

步骤三、信号分解
将经过预处理后的信号进行EMD分解，得到各个本地特征模态函数。

步骤四、本地特征模态函数包络分析
对各个本地特征模态函数进行包络分析，提取其特征参数，包括振幅、峰值、波形因子等，并对其进行聚类分析，得到各个频带信号的故障
特征。

步骤五、诊断判定
根据各个频带信号的故障特征，结合先前的实验数据或经验知识，进
行机械故障的诊断判定。

具体方法包括模糊诊断、神经网络诊断、支
持向量机诊断等。

该方法具有非常高的准确性和可靠性，能够有效地诊断高压断路器机
械故障。

同时，该方法还具有实时性和灵敏度高的特点，可以实现对
机械故障的实时监测和追踪。

因此，该方法在高压断路器的机械故障
诊断领域有着广泛的应用前景。

总之，基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法是一种新型、
先进的故障诊断技术，具有精度高、实时性好、灵敏度高等优点，在实际应用中具有广泛的应用前景。