【摘 要】
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针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题,提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路
【机 构】
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广西电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(GXKJXM20180905)
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针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题,提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路器储能状态起始点,将振动信号通过KS检验标记包络幅值差异明显区间,然后提取信号包络和作为特征向量,采用ReliefF-SFS方法对特征进行筛选降维得到最优特征子集。最后通过模糊C均值聚类(KFCM)对特征进行预分类获得风险最小的最优超平面,由支持向量机(SVM)建立训练模型进行状态辨识。实验结果表明:所提出振动信号区间特征快速提取的储能状态辨识方
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