【摘 要】
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针对高压断路器故障诊断中振动信号识别的难点,提出了经验小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法,并在k折交叉验证(k-foldc ross-validation,k-CV)思想下采用网格搜索寻
【机 构】
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黑龙江大学电子工程黑龙江省高校重点实验室
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金面上项目(E201233),哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2015RQQXJ022).
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针对高压断路器故障诊断中振动信号识别的难点,提出了经验小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法,并在k折交叉验证(k-foldc ross-validation,k-CV)思想下采用网格搜索寻找SVM分类器的最优内部参数。首先通过EWT将原始多分量振动信号分解得到一组单分量的固有模态函数(intrinsic modal functions,IMF),然后结合希尔伯特变换与信息熵理论计算信号的特征熵向量,最后在训练集上利用GS与k-CV得到最佳SVM分类器,并用测试集评价该分类器,测试集识别率达100%。实
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