作者：孙曙光; 张强; 杜太行; 王景芹; 王岩低压万能式断路器多尺度排列熵偏
摘要：目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断，而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别，即利用局部均值分解（local mean decomposition, LMD）将采集到的分合闸振动信号自适应分解，求取主要乘积函数（product function，PF）的改进多尺度排列熵（multi-scale permutation entropy, MMPE）构成特征向量，再经过降维后，作为改进支持向量机（support vector machine，SVM）的输入量，实现断路器工作模式的识别；当断路器处于故障模式时，对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值（partial mean of multi-scale permutation entropy, PMMPE），作为故障程度定量评估指标，并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线，可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明，所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别，且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标，能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。
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