关键词：OLTC;K-means算法;粒子群优化的K-means算法;多尺度排列熵
摘 要：随着有载调压变压器在电网应用的增多以及有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)频繁地调节,分接开关的故障率在不断增加。为更有效进行OLTC机械故障诊断,提出一种基于MPE和改进K-means算法的OLTC机械故障诊断方法。首先,模拟OLTC的不同机械故障,采集振动信号;其次,为实现非线性振动信号下OLTC的故障诊断,采用多尺度排列熵(MPE)进行OLTC机械故障状态的特征提取;再次,采用粒子群(PSO)优化的K-means聚类算法诊断OLTC机械故障;最后,将该方法用于OLTC的机械故障诊断,并与传统K-means算法以及BP网络的诊断效果进行对比。结果表明,提出的基于MPE和改进K-means算法适用于OLTC机械故障诊断,诊断效果优于传统K-means算法以及BP网络,且其稳定性较高。
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