【摘 要】
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针对经验模态分解应用于故障检测中存在的模态混叠问题,提出一种基于变分模态分解-近似熵与支持向量机结合的航空串联型电弧故障检测方法。以实验线路中不同负载类型的电流信
【机 构】
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河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金(E2016202106)
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针对经验模态分解应用于故障检测中存在的模态混叠问题,提出一种基于变分模态分解-近似熵与支持向量机结合的航空串联型电弧故障检测方法。以实验线路中不同负载类型的电流信号为研究对象,利用变分模态分解算法将其分解为4组固有模态分量,分别计算前三组固有模态分量的近似熵值作为特征向量,输入支持向量机进行电弧故障识别。将所用特征提取方法与基于经验模态分解-近似熵的方法进行比较,实验结果表明,基于变分模态分解-近似熵的特征提取方法以其抑制模态混叠产生的性质弥补了经验模态分解算法在信号处理方面的不足,与支持向量机相结合可以
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