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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。