基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断

摘要：

针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题,提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型.首先,以钳形电流互感器数据为基础,对其进行VMD分解,以建立本征模函数(IMF),并进行IMF分量选择;然后,选取IMF分量分析样本熵,并将其作为互感器特征提取对象的特征值;最后构建了M1DCNN模型,对模型进行样本数据训练和测试.结合实验分析结果,证实VMD-SampEn-M1DCNN模型在训练时间、测试时间和模型测试精准度方面,与传统故障诊断相比都有明显的优势,能进行故障的精准诊断.

关键词：钳形电流互感器、故障诊断、变分模态分解、一维卷积神经网络、本征模函数、样本熵

所属期刊栏目：46

分类号：TN103-34;TP301(真空电子技术)

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：33-40