关键词:
交流接触器
振动信号
斯皮尔曼等级相关系数
FCM聚类
退化状态
阶段划分
摘要:
针对交流接触器触头系统退化过程中振动信号冗余度高且退化阶段划分准确度低的问题,提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s rank correlation coefficient,SRCC)和C均值模糊聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)的触头系统退化阶段划分方法。首先,通过交流接触器全寿命试验获取触头系统整个生命周期上的分合闸阶段振动信号,从中提取反应触头退化状态的时域以及频域特征;其次,利用SRCC与主成分分析(principal component analysis,PCA)进行特征选择与降维,构建性能退化指标;再次,引入无监督学习(unsupervisedlearning,UL)FCM算法作为理论依据,对触头系统退化过程进行2至5个退化阶段划分;最后选用轮廓系数(silhouette coeffcient,SC)、卡林斯基-哈拉巴斯分数(Calinski Harabasz score,CHS)和戴维森堡丁指数(Dacies Bouldin score,DBI)对聚类效果进行内部评价,并采用5种有监督分类器进行该方法准确性验证。结果显示,触头系统划分为3个退化阶段时内部评价最优,同时5种分类器对3个退化阶段识别平均准确率可达95.54%,退化阶段划分最为合理。该研究所提出的方法有效解决了信号冗余与阶段划分准确率低的问题,精确地实现交流接触器触头系统退化阶段的划分。