基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测方法

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路灯正常运行对于城市照明具有重要意义。当前路灯故障检测局限于初步的故障现象,无法辨识具体的故障类别。为实现路灯具体故障类别的检测,本文以路灯监控和数据采集系统的路灯运行数据为对象,提出了一种基于改进VMD与特征选择的路灯故障检测模型。首先,利用主成分分析法筛选路灯运行数据的主要变量参数,并用变分模态分解对筛选参数进行分解。同时,引入鲸鱼优化算法改进变分模态分解的自适应性。在特征选择方面,通过Pearson系数选择相关IMF分量结合样本熵构建故障特征向量。最后,结合广西崇左市2019~2022年路灯故障数据,建立基于XGBoost的故障诊断模型,从而辨别路灯的正常、电源故障、线路故障、保险故障4种状态。实验结果表明,该方法能有效实现路灯具体故障类别的诊断,故障辨识率为93.75%,为路灯故障检测研究提供了新途径。
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