【摘 要】
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文中搭建了真空断路器试验平台,实现了主轴卡涩等四类机械故障状态。通过将正常及故障状态下的实测振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(intrinsic made func
【机 构】
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中国电力科学研究院; 北京航空航天大学; 国网江苏省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(SGJSDK00ZPJS1600203)~~
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文中搭建了真空断路器试验平台,实现了主轴卡涩等四类机械故障状态。通过将正常及故障状态下的实测振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(intrinsic made function,IMF),利用能量法求出包含主要故障特征信息的各内禀模态函数分量的能量总量。利用IMF分量能量总量作为特征向量,并以此作为支持向量机输入,分析对比了不同分类策略、核函数的分类时间和分类准确率,经实验分析选用"一对其他"分类策略并且核函数为径向基函数的分类效果最优,为研制完善的断路器故障诊断系统提供理论依据及实际的数据基础。
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