基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF<sub>6</sub>断路器机械故障识别

王磊

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2026.02.007

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基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别

电气与自动化 | 更新时间：2026-04-09

- 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别
- 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别
- 水电站机电技术 2026年49卷第2期页码：27-30
- 作者机构：
  
  国网甘肃省电力公司刘家峡水电厂
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2026.02.007
  中图分类号： TV738
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王磊. 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别[J]. 水电站机电技术, 2026,49(2):27-30.

王磊. 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别[J]. 2026, 49(2): 27-30.
王磊. 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别[J]. 水电站机电技术, 2026,49(2):27-30. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.02.007.

王磊. 基于均值交叉熵时频峰值滤波的水电站SF₆断路器机械故障识别[J]. 2026, 49(2): 27-30. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.02.007.

摘要

在水电站SF

断路器故障诊断中，原始运行信号的噪声干扰导致传统方法识别不准。本文提出基于均值交叉熵时频峰值滤波的识别方法：以该滤波技术降噪，优化时频能量分布以保留故障关键信息；提取降噪后振动信号特征，经改进均值交叉熵准则筛选融合，构建最优特征矩阵；输入改进的深度混合神经网络，通过LSTM及LSTM2挖掘时序特征，经全连接层和SoftMax层分类，结合反向传播算法训练实现高精度识别。试验表明，传动轴偏心故障识别波形吻合度达94.7%

8类工况平均识别准确率96.67%，验证了方法的准确性与稳定性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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王德全,王海波,李勇群,庄斐.10kV高压断路器潜伏性故障声信号智能识别仿真[J].计算机仿真,2025(04).

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陈佳豪,吴浩,胡潇涛,顾小平,宋弘.基于LMD和DE-PNN的高压断路器机械故障识别方法[J].计算机应用与软件,2023(06).

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DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2026.02.007

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