[1]许洪华,陈旖旎,丁晓森,等.基于机电融合信号与 1DCNN-MHAM-SVM 的 GIS 局部放电故障诊断[J].机械与电子,2025,(06):37-41.
　XU Honghua,CHEN Yini,DING Xiaosen,et al.GIS Partial Discharge Fault Diagnosis Based on Electromechanical Signal Fusion and 1DCNN-MHAM-SVM[J].Machinery & Electronics,2025,(06):37-41.
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基于机电融合信号与 1DCNN-MHAM-SVM 的 GIS 局部放电故障诊断()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2025年06期
页码:
37-41
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2025-06-27

文章信息/Info

Title:
GIS Partial Discharge Fault Diagnosis Based on Electromechanical Signal Fusion and 1DCNN-MHAM-SVM
文章编号:
1001-2257 ( 2025 ) 06-0037-05
作者:
许洪华 1 ; 陈旖旎 1 ; 丁晓森 1 ; 万子雄 2 ; 朱 雷 1 ; 马宏忠 2
1. 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,江苏 南京 210008 ;
2. 河海大学电气与动力工程学院, 江苏 南京 211100
Author(s):
XU Honghua1 ;  CHEN Yini1 ;  DING Xiaosen1 ;  WAN Zixiong2 ;  ZHU Lei1 ;  MA Hongzhong2
( 1.Nanjing Power Supply Brahch , State Grid Jiangsu Power Supply Company , Nanjing 210008 , China ;
2.School of Electrical andower Engineering , Hohai University , Nanjing 211100 , China )
关键词:
气体绝缘组合电器; 局部放电; 振动信号; 特高频信号; 一维卷积神经网络; 多头自注意力机制
Keywords:
GIS ;  PD ;  vibration signal ;  ultra-high frequency signal ;  1DCNN ;  MHAM-SVM
分类号:
TM595 ;TP183
文献标志码:
A
摘要:
为解决当前气体绝缘组合电器局部放电故障诊断方法的监测信号单一和对小样本数据处理能力差的问题,提出一种基于 1DCNN 和 SVM 的 GIS 局部放电故障诊断方法。首先,利用 1DCNN 提取 GIS 局部放电中振动信号和特高频信号的融合特征,并对其降维。然后,利用 MHAM 进一步提取全局特征,将该特征向量作为 SVM 的模型输入,从而实现 GIS 尖端放电、沿面放电、悬浮放电和气隙放电 4 种典型局部放电故障的分类识别。最后,通过试验数据对比验证所提方法,结果表明,基于振动和特高频信号融合与 1DCNN-MHAM-SVM 的诊断方法准确性不低于 95.00% ,有效提升了 GIS 局部放电故障诊断的适应性和可靠性。
Abstract:
In order to solve the problems of single monitoring signal and poor processing ability of small sample data in existing gas insulated switchgear ( GIS ) partial discharge ( PD ) fault diagnosis , a method based on one dimensional convolutional neural network ( 1DCNN ) and improved support vector machine ( SVM ) is proposed in this paper.Firstly , 1DCNN is used to extract the fusion features of vibration signal and ultra high frequency signal ( UHF ) generated by GIS PD fault , and the dimension of the features is reduced.Then , the multi head self attention mechanism ( MHAM ) is used to further extract the global feature , then this feature vector is used as the model input of SVM , so as to realize the classification and identification of four typical PD faults including tip discharge , surface discharge , suspension discharge and air gap discharge in GIS.Finally , the method proposed in this paper is verified by comparison of experimental data and the results show that the accuracy of 1DCNN-MHAM-SVM diagnosis method based on vibration and UHF signal fusion is no less than 95.00% , which effectively improves the adaptability and reliability of GIS PD fault diagnosis.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2024-12-23
基金项目:国网江苏省电力有限公司重点科技项目( J2023027 )
作者简介:许洪华 ( 1981- ),男,江苏南京人,博士,高级工程师,研究方向为电气设备故障检测;马宏忠 ( 1962- ),男,江苏南京人,博士,教授,研究方向为电力设备状态监测与故障诊断、磁悬浮称重技术和电力系统谐波分析,通信作者, E-mail :hhumhz@163.com 。
更新日期/Last Update: 2025-07-03