【摘 要】
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为了对变电站瓷支柱绝缘子状态进行有效评估,提出了一种将局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)、主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)和样本熵相
【机 构】
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华北电力大学机械工程系,华北电力大学云南电网公司研究生工作站,云南电网有限责任公司电力科学研究院
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为了对变电站瓷支柱绝缘子状态进行有效评估,提出了一种将局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)、主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)和样本熵相结合的瓷支柱绝缘子振动信号故障诊断方法。首先,将瓷支柱绝缘子振动信号进行局域均值分解,得到PF(乘积函数)分量,利用主成分分析方法,提取主PF分量;其次,计算其样本熵作为表征瓷支柱绝缘子状态的特征向量,利用支持向量机(SVM)对输入的向量进行分类训练;最后,将测试样本特征向量输入训练
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