【摘 要】
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为了准确快速的从断路器的振动信号中获取故障信息,提出了一种基于改进限制带宽经验模态分解的故障特征提取方法,并与极限学习机相结合实现断路器故障诊断。针对限制带宽经验
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51577046);国家自然科学基金重点项目(51637004);国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200);装备预先研究重点项目(41402040301)资助
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为了准确快速的从断路器的振动信号中获取故障信息,提出了一种基于改进限制带宽经验模态分解的故障特征提取方法,并与极限学习机相结合实现断路器故障诊断。针对限制带宽经验模特分解在选取最优带宽频率上的不足,该方法先建立优化函数,确定最优限制带宽信号频率,再在经验模态分解的过程中引入该信号频率。提出的方法通过选取限制带宽经验模态分解的最优带宽频率,从而提高了频率分辨能力,能够对从断路器中提取的正常与故障时的振动信号进行有效分析。实验结果表明,采用本方法建立故障诊断知识库,再利用极限学习机进行训练得到的故障诊断模型,其正确率达到98.3%,具有较高的精确度和较强的鲁棒性,可以用于诊断断路器的机械故障。
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