【摘 要】
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为了及早发现故障合理安排设备检修计划,提出一种基于粒子滤波与负向选择算法的GIS故障检测方法。首先,选取GIS设备金属外壳振动信号分形维数作为特征变量,有效削弱了设备负
【基金项目】
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河北省高等学校青年基金项目(QN2019344)
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为了及早发现故障合理安排设备检修计划,提出一种基于粒子滤波与负向选择算法的GIS故障检测方法。首先,选取GIS设备金属外壳振动信号分形维数作为特征变量,有效削弱了设备负载变化对外壳振动的影响。同时,基于粒子滤波及支持向量回归算法处理设备正常状态下的振动信号分形维数特征样本,建立GIS设备振动特征估计器。将实时测量的振动特征输入特征估计器,计算估计器输入值与输出值之间的残差并作为检测指标。最后,利用负向选择算法处理正常状态下检测指标数据,间接获取GIS故障状态下检测指标区间,进而实现设备故障的检测。通过对现
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