【摘 要】
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为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群（QPSO）优化的相关向量机（RVM）相结合的万能式断路器分合闸故障振
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院天津300130,河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室天津300130
【基金项目】
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河北省教育厅资助科研项目(ZD2016108)
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为可靠地进行万能式断路器机械故障诊断,在基于振动信号故障诊断的基础上,提出了一种多特征融合与改进量子粒子群（QPSO）优化的相关向量机（RVM）相结合的万能式断路器分合闸故障振声诊断方法。首先,对振声信号进行小波包软硬阈值结合去噪预处理,并利用互补总体经验模态分解算法对处理后的振声信号进行分解,提取固有模态函数能量系数、样本熵、功率谱熵,并组成多特征参数;然后,通过组合核函数核主元分析对多特征参数降维,并将其特征融合组成特征向量作为RVM的输入,解决单一特征识别断路器分合闸故障的低准确率和低稳定性;最后,
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