【摘 要】
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近年来，随着我国现代化建设的发展和电力工业科学技术的进步，电力电缆在电力系统中的使用越来越广泛。随着长时间的使用，电力电缆就会发生各种各样的故障。因此，如何准确快速地监测和识别电缆故障，对于研究者是个非常重要艰巨的任务。为解决故障类型识别模型的参数优化问题，本文在粒子群算法的基础上，提出了非线性惯性粒子群算法。该算法将带有收敛因子的粒子群与带有惯性因子的粒子群相结合，并采用了非线性惯性因子，较好的
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近年来，随着我国现代化建设的发展和电力工业科学技术的进步，电力电缆在电力系统中的使用越来越广泛。随着长时间的使用，电力电缆就会发生各种各样的故障。因此，如何准确快速地监测和识别电缆故障，对于研究者是个非常重要艰巨的任务。为解决故障类型识别模型的参数优化问题，本文在粒子群算法的基础上，提出了非线性惯性粒子群算法。该算法将带有收敛因子的粒子群与带有惯性因子的粒子群相结合，并采用了非线性惯性因子，较好的改善了传统粒子群的收敛速度。为克服常用智能方法需要大量样本来构造模型的缺点，本文采用以结
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