【摘 要】
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高压断路器是保证电力系统安全、可靠运行的重要设备,对于高压断路器机械故障定位和诊断成为近年来重要的研究课题。本文针对高压断路器典型工况的振动信号,提出了一种基于核
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,江苏省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677002),中国博士后科学基金(2018M631307)资助项目
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高压断路器是保证电力系统安全、可靠运行的重要设备,对于高压断路器机械故障定位和诊断成为近年来重要的研究课题。本文针对高压断路器典型工况的振动信号,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的SoftMax故障诊断模型。首先,通过小波包分解计算振动信息的时频能量比,定义高压断路器六种典型机械工况下的特征描述。然后,利用KPCA对原始特征空间进行压缩,重构低维、高识别度的特征空间,采用SoftMax分类算法对高压断路器典型工况进行诊断定位。最后,对比原始特征空间下、主成分分析特征空间下和KPCA特征空间下的Sof
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