【摘 要】
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针对高压断路器状态监测及早期故障诊断问题,提出了一种基于改进多尺度散布熵和优化随机森林模型的工况识别方法。首先,在传统多尺度散布熵算法基础上提出计算稳定性及精确度
【机 构】
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国网冀北电力有限公司技能培训中心,国网冀北电力有限公司遵化市供电公司,安徽同华新能源动力股份有限公司
【基金项目】
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河北省科技型中小企业技术创新基金:基于传感器网络的大型变压器状态监测与诊断(E2017080532)
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针对高压断路器状态监测及早期故障诊断问题,提出了一种基于改进多尺度散布熵和优化随机森林模型的工况识别方法。首先,在传统多尺度散布熵算法基础上提出计算稳定性及精确度更为良好的改进多尺度散布熵算法,并利用其提取不同状态下断路器振动信号的多尺度特征,由此构造特征向量后,对遗传算法优化的随机森林模型进行训练,最后使用训练完成的最佳随机森林模型进行工况分类。实验测试结果表明,结合改进多尺度散布熵和优化随机森林模型可以实现断路器不同运行工况的准确识别,对实际工程应用具有一定参考借鉴价值。
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