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《电工技术学报》 2017年19期
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基于多特征融合与改进QPSO-RVM的万能式断路器故障振声诊断方法

孙曙光  于晗  杜太行  王景芹  赵黎媛  
【摘要】:为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群(QPSO)优化的相关向量机(RVM)相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪预处理,并利用互补总体经验模态分解算法对处理后的振声信号进行分解,提取固有模态函数能量系数、样本熵、功率谱熵,并组成多特征参数;然后,通过组合核函数核主元分析对多特征参数降维,并将其特征融合组成特征向量作为RVM的输入,解决单一特征识别断路器分合闸故障的低准确率和低稳定性;最后,利用改进QPSO优化分类模型参数,建立基于RVM的次序二叉树模型对断路器故障进行辨识。实验结果表明,该方法能有效提升不同故障状态下诊断结果的可靠性。

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