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以小波频带能量为特征量的故障电弧弧声识别方法

蓝会立  张认成  李克讷  冯平  
【摘要】:通过故障电弧实验平台获取大量电弧声数据样本,将电弧声信号进行3层小波包分解,以小波包敏感频带能量作为识别特征量,利用模糊C-均值聚类算法对识别特征量进行模糊聚类,得到真假弧声的模糊分类矩阵和聚类中心,通过计算待测数据样本与已知特征弧声聚类中心的贴近度,实现真假弧声的识别,实验结果表明该方法对故障弧声的正确识别率在91%以上,识别效果良好;最后给出了基于早期特征弧声的故障电弧预测预警方案,改变目前故障电弧的事后被动检测,把故障电弧消除在事故发生之前,降低和避免了故障电弧产生时对开关设备造成的损失。

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