【摘 要】
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针对时频域分析方法经验模态分解（EMD）在处理电弧信号上存在模态混叠现象，提出一种基于改进经验小波变换（IEWT）多特征融合与极限学习机（ELM）的电弧故障检测方法。该方法首先将电弧电流信号进行IEWT变换，自适应分解为5个经验模态分量（EMFs），提取EMFs的权重能量熵、EMF4的样本熵及EMF1的方均根值作为特征量。在进行数据标准化后，将3个电弧故障特征融合并形成多维特征矩阵，最后通过ELM
【机 构】
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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)
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（E2016202106）；
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针对时频域分析方法经验模态分解（EMD）在处理电弧信号上存在模态混叠现象，提出一种基于改进经验小波变换（IEWT）多特征融合与极限学习机（ELM）的电弧故障检测方法。该方法首先将电弧电流信号进行IEWT变换，自适应分解为5个经验模态分量（EMFs），提取EMFs的权重能量熵、EMF4的样本熵及EMF1的方均根值作为特征量。在进行数据标准化后，将3个电弧故障特征融合并形成多维特征矩阵，最后通过ELM进行故障识别。在分析中对IEWT和EMD分解进行比较，结果表明，IEWT方法要优于EMD对信号的处理，并且在多特征提取下也避免了单一特征造成的误判，再结合ELM可以准确识别出电弧故障，经试验验证平均准确率为97.85%。
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