【摘 要】
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针对断路器机械故障复杂、诊断困难的现状,提出了一种基于声振联合分析的断路器故障诊断方法。利用小波包和特征熵理论对采集到的振动和声音信号进行分解和特征提取,故障状态
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针对断路器机械故障复杂、诊断困难的现状,提出了一种基于声振联合分析的断路器故障诊断方法。利用小波包和特征熵理论对采集到的振动和声音信号进行分解和特征提取,故障状态与正常状态之间的差异由特征熵矩阵之间的偏差来反映。将形成的特征熵矩阵作为支持向量机的输入特征向量,对断路器的卡涩和螺丝松动故障进行了分类识别,并与传统的单一信号故障诊断方法进行了比较。结果表明：以声振联合特征熵矩阵作为输入的支持向量机,在分类的效果上明显优于单信号,更适合在断路器故障识别中应用。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技