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提出结合振动信号高频部分固有模态边际谱能量比例和振动信号总能量共同作为故障特征提取对象的信息融合诊断方法,以实现对高压断路器机械故障诊断的特征提取,并采用ELM极限学习机作为故障分类算法。实验分析表明,该方法能够有效地对真空断路器常见机械故障进行分类。
基于ELM和振动信号的高压断路器机械故障诊断
【摘 要】
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提出结合振动信号高频部分固有模态边际谱能量比例和振动信号总能量共同作为故障特征提取对象的信息融合诊断方法,以实现对高压断路器机械故障诊断的特征提取,并采用ELM极限
【机 构】
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厦门理工学院福建省高电压技术重点实验室
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2015年21期
【基金项目】
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福建省科技厅高校产学合作科技重大项目(2014H6028)
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