【摘 要】
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针对传统信号分解导致断路器机械故障振动分析特征提取不准确,故障诊断精度低的缺点,提出将改进变分模态分解能量熵与支持向量机相结合的断路器故障诊断新方法。利用量子粒子
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针对传统信号分解导致断路器机械故障振动分析特征提取不准确,故障诊断精度低的缺点,提出将改进变分模态分解能量熵与支持向量机相结合的断路器故障诊断新方法。利用量子粒子群优化变分模态分解(VMD)参数设置问题,获取最佳模态个数及惩罚因子。为验证该算法在模态混叠及噪声干扰方面的优势,将其应用在10 kV高压断路器ZN63A-12上,对断路器采集到的正常、传动机构卡涩及基座螺丝松动三种振动信号进行分析。用改进VMD能量熵提取断路器振动特征,并输入支持向量机确定故障状态。实验结果表明,所提方法在少量样本情况下仍能有效
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