文件名称:
基于CEEMDAN样本熵与FWA-SVM的高压断路器机械故障诊断
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文件大小: 3mb
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上传时间: 2021-01-15
详细说明：针对振动信号判别断路器机械故障过程受干扰影响的特征提取问题，提出一种自适应白噪声完整集合 经验模态分解(CEEMDAN)与样本熵相结合的故障特征提取方法。通过CEEMDAN提取若干反映断路器操动过程机械状态信息的本征模态函数(IMF)分量，依据各IMF相关系数与能量分布，将前7阶IMF分量进行小波包软阈值去噪，计算其样本熵作为特征量，最后采用基于免疫浓度思想的烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)分类器，对断路器不同运行状态进行分类识别。实验结果表明：基于CEEMDAN样本熵特征对于信号干扰不敏感，FWA-SVM诊断方法对于高压断路器分闸操动过程故障辨识效果良好。
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