摘要：为了及时准确地获得有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)的状态信息,将S变换和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)引入OLTC的机械故障识别。通过S变换获得振动信号的模时频矩阵(module time-frequency matrixes,MTFM);对MTFM进行SVD,得到原始矩阵的左右奇异向量组和奇异值;针对前3阶奇异值,提取对应左右奇异向量的重心,得到不同振动模式的时域重心和频域重心;基于奇异值、左右奇异向量重心构成一个9维的特征向量,利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)实现OLTC故障的识别。测试结果表明所提出的方法简洁高效,并且能得到较高的OLTC故障识别准确率。

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